【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及远程故障诊断，尤其涉及一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、远程故障诊断技术是一个专注于通过远程方法识别、分析和解决设备或系统故障的
，此技术在风电行业尤为重要，因为风电机组通常位于偏远地区，如山顶或海上，这使得现场检查和维护既困难又成本高昂。远程故障诊断技术能够实时监控风电机组的运行状态，通过收集和分析数据来预测和诊断潜在的故障。这项技术通常涉及数据分析、机器学习、传感器技术和通信网络，旨在提高风电机组的可靠性和效率，降低维护成本。
2、其中，风电机组远程故障诊断方法是一种利用远程技术监测和诊断风电机组故障的方法。这种方法的目的是提高风电机组的运行效率和可靠性，同时减少对现场维护人员的依赖。通过实施远程故障诊断，可以实时监控风电机组的运行状况，迅速挖掘并解决故障，从而减少停机时间，提高能源产出效率。此外，这种方法还有助于优化维护计划和资源分配，降低整体运维成本。
3、传统的风电机组故障诊断方法主要依赖于经验判断和有限的数据分析，这导致了在故障检测和预测方面的不足。由于缺乏有效的数据整合能力，传统方法难以全面捕捉和利用多源数据，限制了诊断过程的准确性。此外，传统方法在处理复杂的系统动态和组件互动时往往具有局限性，无法有效识别并预测潜在的故障点。这些局限导致了维护反应的延迟，增加了运维成本，甚至因故障诊断不准确而导致设备损坏或运行中断的风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，包括以下步骤：
3、s1：基于风电机组的设计参数和实时运行数据，采用数据融合技术，通过对来自传感器、操作日志和历史维护记录的数据进行格式化处理、去除噪声和缺失值处理，生成综合数据集；
4、s2：基于所述综合数据集，采用图神经网络算法，通过构建节点表示风电机组的多个组件，边表示组件间的动态连接和影响力度，进而在图结构中映射出组件间的相互关系，生成组件互动关系图谱；
5、s3：基于所述组件互动关系图谱，采用长短期记忆网络，对组件特征随时间变化的序列数据进行分析，识别潜在的变化趋势和周期性模式，进而预测未来时间段内的性能变化和故障发生点，生成性能趋势预测分析；
6、s4：基于所述性能趋势预测分析，运用孤立森林算法，构建多个决策树并评估每个数据点到树叶的路径长度，区分正常数据和异常数据，进而识别关键异常模式；
7、s5：将所述关键异常模式通过贝叶斯网络进行分析，利用网络的条件概率分布对故障原因进行概率推断，同时参照历史故障数据和实时观测值，进行故障原因和故障位置的预测，生成故障原因深度分析；
8、s6：利用所述故障原因深度分析，采用遗传算法，通过模拟自然选择和遗传过程中的交叉和变异机制，对故障诊断系统的参数进行迭代优化，捕捉最优参数组合，生成诊断策略优化；
9、s7：基于所述诊断策略优化，采用决策支持系统算法，在云平台上整合风电机组的实时运行数据和优化后的诊断策略，包括对实时数据的持续监控、故障预测结果的实时更新，根据故障预测和历史维护数据制定维护计划和应急响应措施，生成维护决策方案。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述综合数据集包括传感器读数的温度、振动频率、电流强度，以及操作日志的时间标记、维护历史和设备状态记录，所述组件互动关系图谱包括组件间的作用力度、作用频率和作用模式，以及组件间的相依性和相互影响的概率估计，所述性能趋势预测分析包括多组件未来时间段内运行状态的预测、潜在故障点的识别和预期维护时间的估计，所述关键异常模式包括异常振动模式、温度异常和能耗偏差的目标异常指标，所述故障原因深度分析包括故障发生的概率评估、故障原因的类别划分和故障影响的严重程度预测，所述诊断策略优化包括诊断阈值的调整、模型参数的调整和诊断流程的效率优化，所述维护决策方案包括维护任务的优先级排序、资源分配方案和应急响应方案。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于风电机组的设计参数和实时运行数据，采用数据融合技术，通过对来自传感器、操作日志和历史维护记录的数据进行格式化处理、去除噪声和缺失值处理，生成综合数据集的步骤具体为：
12、s101：基于风电机组的设计参数和实时运行数据，采用z分数标准化算法，通过计算每个数据点与平均值的偏差并除以标准差，将数据转换成具有统一尺度和度量的格式，生成标准化数据集；
13、s102：基于所述标准化数据集，应用箱型图方法识别和过滤数据中的异常值和噪声，通过比较数据点与四分位数间的偏差来确定异常值，剔除扭曲分析结果的错误数据点，生成异常值过滤数据；
14、s103：基于所述异常值过滤数据，使用k-最近邻填充法对数据集中的缺失值进行填补，通过分析缺失点关联的k个最近数据点平均值估算缺失值，生成缺失值处理数据；
15、s104：基于所述缺失值处理数据，采用特征级数据融合法，对多源数据进行深度分析和融合，通过统一差异化数据源的格式和结构，消除数据间的差异性，综合多类特征信息，包括传感器读数、操作日志和历史维护记录，生成综合数据集。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述综合数据集，采用图神经网络算法，通过构建节点表示风电机组的多个组件，边表示组件间的动态连接和影响力度，进而在图结构中映射出组件间的相互关系，生成组件互动关系图谱的步骤具体为：
17、s201：基于所述综合数据集，利用实体识别算法对风电机组中的多个组件进行辨识，对组件的特性、操作参数和运行状态进行分析，对每个物理组件进行识别并建立独立实体，生成组件实体映射；
18、s202：基于所述组件实体映射，采用关系网络分析方法确定组件间的动态连接和相互影响，通过评估组件间的功能联系、信号交互和控制依赖关系，构建出相互作用的网络连接，生成组件交互网络；
19、s203：基于所述组件交互网络，使用图构建方法将组件及其相互关系转换成图结构，同时将每个组件视为节点，组件间的相互作用视为边，生成初步互动图谱；
20、s204：基于所述初步互动图谱，应用图神经网络对图中的节点和边进行学习，识别并提取组件间互动的关键特征和模式，优化图谱并反映组件间的关系，生成组件互动关系图谱。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述组件互动关系图谱，采用长短期记忆网络，对组件特征随时间变化的序列数据进行分析，识别潜在的变化趋势和周期性模式，进而预测未来时间段内的性能变化和故障发生点，生成性能趋势预测分析的步骤具体为：
22、s301：基于所述组件互动关系图谱，运用统计学方法进行时间序列分析，通过对多组件的运行数据进行趋势分析、周期性检测和关联性评估，包括计算时间序列的移动平均、季节性分解和自相关系数，识别组件行为的时间依赖模式，生成时间序列本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，所述综合数据集包括传感器读数的温度、振动频率、电流强度，以及操作日志的时间标记、维护历史和设备状态记录，所述组件互动关系图谱包括组件间的作用力度、作用频率和作用模式，以及组件间的相依性和相互影响的概率估计，所述性能趋势预测分析包括多组件未来时间段内运行状态的预测、潜在故障点的识别和预期维护时间的估计，所述关键异常模式包括异常振动模式、温度异常和能耗偏差的目标异常指标，所述故障原因深度分析包括故障发生的概率评估、故障原因的类别划分和故障影响的严重程度预测，所述诊断策略优化包括诊断阈值的调整、模型参数的调整和诊断流程的效率优化，所述维护决策方案包括维护任务的优先级排序、资源分配方案和应急响应方案。
3.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，基于风电机组的设计参数和实时运行数据，采用数据融合技术，通过对来自传感器、操作日志和历史维护记录的数据进行格式化处理、去除噪声和缺失值处理，生成综
4.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，基于所述综合数据集，采用图神经网络算法，通过构建节点表示风电机组的多个组件，边表示组件间的动态连接和影响力度，进而在图结构中映射出组件间的相互关系，生成组件互动关系图谱的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，基于所述组件互动关系图谱，采用长短期记忆网络，对组件特征随时间变化的序列数据进行分析，识别潜在的变化趋势和周期性模式，进而预测未来时间段内的性能变化和故障发生点，生成性能趋势预测分析的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，基于所述性能趋势预测分析，运用孤立森林算法，构建多个决策树并评估每个数据点到树叶的路径长度，区分正常数据和异常数据，进而识别关键异常模式的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，将所述关键异常模式通过贝叶斯网络进行分析，利用网络的条件概率分布对故障原因进行概率推断，同时参照历史故障数据和实时观测值，进行故障原因和故障位置的预测，生成故障原因深度分析的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，利用所述故障原因深度分析，采用遗传算法，通过模拟自然选择和遗传过程中的交叉和变异机制，对故障诊断系统的参数进行迭代优化，捕捉最优参数组合，生成诊断策略优化的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，基于所述诊断策略优化，采用决策支持系统算法，在云平台上整合风电机组的实时运行数据和优化后的诊断策略，包括对实时数据的持续监控、故障预测结果的实时更新，根据故障预测和历史维护数据制定维护计划和应急响应措施，生成维护决策方案的步骤具体为：
10.一种基于云平台的风电机组远程故障诊断系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，所述系统包括数据集成模块、互动关系建模模块、性能趋势分析模块、异常模式探测模块、原因分析与预测模块、维护策略决策模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，所述综合数据集包括传感器读数的温度、振动频率、电流强度，以及操作日志的时间标记、维护历史和设备状态记录，所述组件互动关系图谱包括组件间的作用力度、作用频率和作用模式，以及组件间的相依性和相互影响的概率估计，所述性能趋势预测分析包括多组件未来时间段内运行状态的预测、潜在故障点的识别和预期维护时间的估计，所述关键异常模式包括异常振动模式、温度异常和能耗偏差的目标异常指标，所述故障原因深度分析包括故障发生的概率评估、故障原因的类别划分和故障影响的严重程度预测，所述诊断策略优化包括诊断阈值的调整、模型参数的调整和诊断流程的效率优化，所述维护决策方案包括维护任务的优先级排序、资源分配方案和应急响应方案。
3.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，基于风电机组的设计参数和实时运行数据，采用数据融合技术，通过对来自传感器、操作日志和历史维护记录的数据进行格式化处理、去除噪声和缺失值处理，生成综合数据集的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，基于所述综合数据集，采用图神经网络算法，通过构建节点表示风电机组的多个组件，边表示组件间的动态连接和影响力度，进而在图结构中映射出组件间的相互关系，生成组件互动关系图谱的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于云平台的风电机组远程故障诊断方法，其特征在于，基于所述组件互动关系图谱，采用长短期记忆网络，对组件特征随时间变化的序列数据进行分析，...
【专利技术属性】
技术研发人员：翁秀奇，
申请(专利权)人：南京工业职业技术大学，
类型：发明
国别省市：
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