【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电机组运维，具体为基于人工智能的风电机组运维决策系统。
技术介绍
1、风力发电机通过风轮在风力的作用下旋转，将风的动能转变为风轮轴的机械能，进而带动发电机旋转发电。广义地说，风能也是太阳能的一种表现形式，因此风力发电机也可以被看作是一种以太阳为热源，以大气为工作介质的热能利用发电机。风力发电机一般由风轮、发电机、调向器、塔架等主要部分组成。
2、风力发电机的运维技术涉及多个方面，包括日常巡检、定期维护、故障诊断与修复等。其运维工作的首要目的是确保发电机能够持续、高效地运行，将风能转化为电能。通过定期维护和检查，可以及时发现并解决潜在问题，防止因设备故障导致的发电效率下降或停机，从而确保电网的稳定供电。其次，通过定期更换磨损部件、清洁叶片和冷却系统、检查并紧固螺栓等措施，可以减少因设备老化或损坏导致的停机时间，降低维修成本，提高设备的整体经济性和可靠性。
3、然而，现有的风电机组运维技术在多个方面仍然存在诸多的不足与限制。首先，传统的风电机维护往往只针对单个构件或者单个运行参数，没有建立多维信息融合...
【技术保护点】
1.基于人工智能的风电机组运维决策系统，包括感知模块和分析模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组运维决策系统，其特征在于，还包括数字孪生模块和运营维护模块；
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组运维决策系统，其特征在于，基于声纹识别、振动识别和温度识别进行风机运行工况感知的过程具体为：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组运维决策系统，其特征在于，基于电流记录和电压记录进行风机电路故障感知的过程具体为：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组运维决策系统，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的风电机组运维决策系统，包括感知模块和分析模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组运维决策系统，其特征在于，还包括数字孪生模块和运营维护模块；
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组运维决策系统，其特征在于，基于声纹识别、振动识别和温度识别进行风机运行工况感知的过程具体为：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组运维决策系统，其特征在于，基于电流记录和电压记录进行风机电路故障感...
【专利技术属性】
技术研发人员：林煊征，赖如辉，郭强，李旭伟，崔腾港，韩江，马国举，屈栋东，曹宏，刘加，刘德广，
申请(专利权)人：大唐可再生能源试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。