【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电设备，具体涉及一种用于风电设备的智能分析和故障预警方法及系统。
技术介绍
1、现代社会对可再生资源的利用需求持续增长，风力发电作为一种有效的可再生能源形式，在可再生能源结构中占比逐渐提高。风力发电机组是风力发电的核心设备，其稳定运行直接决定了风力发电的效率和质量。然而在风力发电机组运行过程中可能会出现各种故障，影响其稳定性和效率。
2、为了及时发现和解决该故障，提高风力发电机组的可靠性和运行效率，智能分析和故障预警变得至关重要。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种用于风电设备的智能分析和故障预警方法及系统，以解决如何实现风电设备的智能分析和故障预警的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种用于风电设备的智能分析和故障预警方法，该方法包括：
3、提取风电设备上各个传感器采集的运行数据集，将运行数据集划分为第一运行数据集和第二运行数据集，传感器包括振动传感器、温度传感器、压力传感器、电流传感器和风速传感器；
4、...
【技术保护点】
1.一种用于风电设备的智能分析和故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在提取风电设备上各个传感器采集的运行数据集之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述运行数据集划分为第一运行数据集和第二运行数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一运行数据集中的运行数据进行时间序列分析、相关性分析、聚类分析，识别第一运行数据集中的运行数据的模式和趋势，进行智能分析，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建基...
【技术特征摘要】
1.一种用于风电设备的智能分析和故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在提取风电设备上各个传感器采集的运行数据集之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述运行数据集划分为第一运行数据集和第二运行数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一运行数据集中的运行数据进行时间序列分析、相关性分析、聚类分析，识别第一运行数据集中的运行数据的模式和趋势，进行智能分析，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建基于卷积神经网络和循环神经网络相结...
【专利技术属性】
技术研发人员：石永利，谢建夫，马天野，刘焕博，范泽源，姜涛，
申请(专利权)人：呼伦贝尔安泰热电有限责任公司海拉尔热电厂，
类型：发明
国别省市：
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