一种风电机组故障模拟方法技术

本发明专利技术涉及风电机组故障模拟技术领域，且公开了一种风电机组故障模拟方法，其模拟方法包括，高分辨率环境模拟与实时气候监测、虚拟现实与增强现实技术应用、基于深度学习的自适应模拟模型、数字孪生技术应用以及开放式数据共享与众包平台。该风电机组故障模拟方法，通过增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术的应用，能够让操作人员在无需直接面对高风险环境的情况下进行充分训练，不仅增加了训练的安全性，还提供了更为直观和实时的教学支持，使得故障诊断和修复的训练更加高效和现实，利用人工智能，卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，帮助模拟系统学习大量的历史运行数据和故障案例，并预测未来可能的故障模式。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风电机组故障模拟，具体是一种风电机组故障模拟方法。

技术介绍

1、风电机组故障模拟是一种采用计算机程序和硬件设备来重现风力发电机组在各种操作及环境条件下出现故障的过程的技术手段，它的核心目的是为了更好地理解故障形成的机理、预测可能的故障发展趋势，以及测试各种预防与维修策略的有效性，但是，现有的风电机组故障模拟方法在使用的过程中存在模拟真实性不足且数据缺乏精准性，模拟技术无法完全再现风电机组在各种复杂自然环境下的真实运行状态，包括极端气候影响、非标准操作条件，同时故障模拟很大程度上依赖于历史故障数据和运行数据，如果数据收集不全面或精度不高，模拟结果可能不够准确。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：

3、一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种风电机组故障模拟方法，其特征在于：其模拟方法包括，高分辨率环境模拟与实时气候监测、虚拟现实与增强现实技术应用、基于深度学习的自适应模拟模型、数字孪生技术应用以及开放式数据共享与众包平台。

2.根据权利要求1所述的一种风电机组故障模拟方法，其特征在于：所述高分辨率环境模拟与实时气候监测中，需精确模拟出实际风电机组所处的自然环境，包括详细的地理特征以及天气变化，具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种风电机组故障模拟方法，其特征在于：所述虚拟现实与增强现实技术应用中，需在虚拟环境中重现风电机组在特定环境下的操作及故障情形，提供沉浸式学习和测试平台，具体包括：<...

【技术特征摘要】

1.一种风电机组故障模拟方法，其特征在于：其模拟方法包括，高分辨率环境模拟与实时气候监测、虚拟现实与增强现实技术应用、基于深度学习的自适应模拟模型、数字孪生技术应用以及开放式数据共享与众包平台。

2.根据权利要求1所述的一种风电机组故障模拟方法，其特征在于：所述高分辨率环境模拟与实时气候监测中，需精确模拟出实际风电机组所处的自然环境，包括详细的地理特征以及天气变化，具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种风电机组故障模拟方法，其特征在于：所述虚拟现实与增强现实技术应用中，需在虚拟环境中重现风电机组在特定环境下的操作及故障情形，提供沉浸式学习和测试平台，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种风电机组故障模拟方法，其特征在于：所述基于深度学习的自适应模拟模型中，创建能够自我学习和优化的模拟模型，提高模拟的准确性和适应性，具体如下：

5.根据权利要求1所述的一种风电机组故障模拟方法，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨旺春，莫浩鸣，李志皓，李然，
申请(专利权)人：国电电力广西风电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：