一种基于时空融合的风力发电设备数据可视化方法及系统技术方案

本申请提出一种基于时空融合的风力发电设备数据可视化方法及系统，涉及风力发电技术领域。该方法包括：通过GIS平台采集风力发电设备地理信息，建立二维地理模型；采集风力发电设备的运行状态图像和运行时序数据；利用CNN模型从图像数据和时序数据中提取关键特征，并融合空间特征与时间特征，构建时空特征表示向量，其中，空间特征与地理信息相关；将时空特征表示向量输入LSTM模型进行时间序列建模，实现设备的故障识别和发电量预测；将设备的运行状态图像、运行时序数据及故障识别结果、发电量预测结果映射至二维地理模型中，构建GIS可视化平台，实现风力发电设备可视化。采用上述方案的本发明专利技术能够融合多源风力发电设备数据，使数据呈现更加直观。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及风力发电，尤其涉及一种基于时空融合的风力发电设备数据可视化方法及系统。

技术介绍

1、随着全球能源结构的转型，风力发电作为一种清洁、可再生的能源，已成为能源发展战略的重要组成部分。伴随着风电装机容量的快速增长，风力发电设备运维与状态监测面临着数据类型多样、信息量巨大、预警响应滞后等技术挑战。

2、现有风力发电管理系统存在以下技术缺陷：(1)数据孤立性强，地理数据、设备状态数据与气象数据分散存储，缺乏有效的时空融合机制；(2)传统故障诊断方式主要依赖机械信号响应，预警滞后，无法实现基于图像等非结构化数据的早期故障识别；(3)现有可视化平台多为静态展示或多屏信息拼接，缺乏实时交互性和综合判读能力。

3、传统的数据呈现方法难以有效展示和分析风力发电设备的所有数据，限制了风力发电的效率和管理水平。

技术实现思路

1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本申请的第一个目的在于提出一种基于时空融合的风力发电设备数据可视化方法，解决了现有风力发电本文档来自技高网...

【技术保护点】

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5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述五色预警法中五色包括红色、黄色、绿色、蓝色、白色，其中，红色代表故障，黄色代表警示，绿色代表正常，白色代表信息展示。

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【技术特征摘要】

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2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

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5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述五色预警法中五色包括红色、黄色、绿色、蓝色、白色，其中，红色代表故障，黄色代表警示，绿色代表正常，白色代表信息展示。

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【专利技术属性】
技术研发人员：王琪，唐文哲，蒋金磊，赵海忠，李银生，张晓光，肖亮，郭加付，杨东，韩绪博，刘华丽，熊谦，吴泽昆，王衡，邢俊朗，赵珩，毛念泽，邢凤岭，扎西顿珠，胡英杰，向品亦，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：