【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风机故障预警与寿命预测，具体涉及一种面向风机的故障预警与寿命预测方法。
技术介绍
1、风电机组对自然环境的要求十分苛刻，考虑风资源分布情况和最大化利用为目的，机组通常建造在如近海、戈壁滩和草原等偏远宽阔地区。受极端恶劣的运行环境和复杂多变的运行工况影响，风电机组相较于传统发电设备更容易发生故障，这导致了风机除前期高昂的建设投入外，后期的运营和维护费用也非常昂贵。由于风电机组特殊的运行环境，其维护通常需要较长时间的准备，当机组由于突发故障出现非计划停机时，检修时间过长会导致风场的发电量减少，进一步影响风电场的经济效益。而随着科学技术的不断发展，风电机组逐渐向大型化、复杂化、批量化趋势发展，这使得风机维护变得更为困难和昂贵。因此，如何降低风电机组运营和维护成本，成为了提高风力发电经济效益和推动风电行业健康发展所面临的重大挑战。
2、目前，对风电机组的维护方式主要有事后维护和定期维护两种。事后维护，又称修复性维护，是指在机组发生故障后，使其恢复到能够执行规定功能状态所实施的一系列维修工作。定期维护，又称预防性维护，是...
【技术保护点】
1.一种面向风机的故障预警与寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向风机的故障预警与寿命预测方法，其特征在于：在步骤S2中，所述的数据预处理包括空缺值、无穷值处理，删除启停数据，季节性因素消除，数据标准化以及小波包贝叶斯去噪。
3.根据权利要求1所述的面向风机的故障预警与寿命预测方法，其特征在于：在步骤S4中，具体包括如下：
4.根据权利要求1所述的面向风机的故障预警与寿命预测方法，其特征在于：在步骤S4中，OAKR方法步骤包括：
5.根据权利要求1所述的面向风机的故障预警与寿命预测方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种面向风机的故障预警与寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向风机的故障预警与寿命预测方法，其特征在于：在步骤s2中，所述的数据预处理包括空缺值、无穷值处理，删除启停数据，季节性因素消除，数据标准化以及小波包贝叶斯去噪。
3.根据权利要求1所述的面向风机的故障预警与寿命预测方法，其特征在于：在步骤s4中，具体包括如下：
4.根据权利要求1所述的面向风机的故障预警与寿命预测方法，其特征在于：在步骤s4中，oakr方法步骤包括：
5.根据权利要求1所述的面向风机的故障预警与寿命预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜孝谟，张可欣，惠怀宇，陈荟泽，孟文清，
申请(专利权)人：大连蓝雪智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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