一種風力發電機組的智能監測預警方法及系統技術方案

本發明專利技術公開了一種風力發電機組的智能監測預警方法及系統，涉及數據處理領域，其中，所述方法包括：獲得機組監測方案；獲得機組環境監測數據、機組振動監測數據、機組噪音監測數據和機組溫度監測數據；通過機組監測評估模型對機組振動監測數據、機組噪音監測數據和機組溫度監測數據進行風險評估，獲得多維風險評估數據；基于機組環境監測數據，獲得多維機組環境影響系數，并根據其對多維風險評估數據進行修正，獲得修正風險評估數據；如果修正風險評估數據滿足預設機組預警約束條件，獲得預警信號。解決了現有技術中針對風力發電機組的監測預警精準性不足，進而造成風力發電機組的監測預警效果不佳的技術問題。預警效果不佳的技術問題。預警效果不佳的技術問題。

【技術實現步驟摘要】
一種風力發電機組的智能監測預警方法及系統


[0001]本專利技術涉及數據處理領域，具體地，涉及一種風力發電機組的智能監測預警方法及系統。

技術介紹

[0002]隨著人們對可再生資源的逐步開發，風能作為一種可再生的綠色資源受到廣泛關注。風力發電機組的應用市場急劇擴大，風力發電機組的監測預警需求也急劇變化。傳統的監測預警模式已無法滿足現代化的風力發電機組的監測預警需求。研究設計一種對風力發電機組進行優化監測預警的方法，具有十分重要的現實意義。
[0003]現有技術中，存在針對風力發電機組的監測預警精準性不足，進而造成風力發電機組的監測預警效果不佳的技術問題。

技術實現思路

[0004]本申請提供了一種風力發電機組的智能監測預警方法及系統。解決了現有技術中針對風力發電機組的監測預警精準性不足，進而造成風力發電機組的監測預警效果不佳的技術問題。達到了提高對風力發電機組進行監測預警的精準性，提升風力發電機組的監測預警質量，為風力發電機組的安全運行提供有力保障的技術效果。
[0005]鑒于上述問題，本申請提供了一種風力發電機組的智能監測預警方法及系統。
[0006]第一方面，本申請提供了一種風力發電機組的智能監測預警方法，其中，所述方法應用于一種風力發電機組的智能監測預警系統，所述方法包括：對目標風機組進行信息采集，獲得機組基礎信息；獲得多級機組監測指標，其中，所述多級機組監測指標包括機組環境監測指標、機組振動監測指標、機組噪音監測指標和機組溫度監測指標；基于所述機組基礎信息和所述多級機組監測指標，對所述目標風機組進行監測規劃分析，獲得機組監測方案；基于所述機組監測方案，通過所述智能監測模塊對所述目標風機組進行實時監測，獲得多維機組監測數據集，其中，所述多維機組監測數據集包括機組環境監測數據、機組振動監測數據、機組噪音監測數據和機組溫度監測數據；通過機組監測評估模型對所述機組振動監測數據、所述機組噪音監測數據和所述機組溫度監測數據進行風險評估，獲得多維風險評估數據；基于所述機組環境監測數據進行機組環境影響分析，獲得多維機組環境影響系數，并基于所述多維機組環境影響系數對所述多維風險評估數據進行修正，獲得修正風險評估數據；獲得預設機組預警約束條件；判斷所述修正風險評估數據是否滿足所述預設機組預警約束條件，如果所述修正風險評估數據滿足所述預設機組預警約束條件，獲得預警信號，按照所述預警信號對所述目標風機組進行預警。
[0007]第二方面，本申請還提供了一種風力發電機組的智能監測預警系統，其中，所述系統包括：機組信息采集模塊，所述機組信息采集模塊用于對目標風機組進行信息采集，獲得機組基礎信息；機組監測指標獲得模塊，所述機組監測指標獲得模塊用于獲得多級機組監測指標，其中，所述多級機組監測指標包括機組環境監測指標、機組振動監測指標、機組噪
音監測指標和機組溫度監測指標；監測規劃分析模塊，所述監測規劃分析模塊用于基于所述機組基礎信息和所述多級機組監測指標，對所述目標風機組進行監測規劃分析，獲得機組監測方案；實時監測模塊，所述實時監測模塊用于基于所述機組監測方案，通過所述智能監測模塊對所述目標風機組進行實時監測，獲得多維機組監測數據集，其中，所述多維機組監測數據集包括機組環境監測數據、機組振動監測數據、機組噪音監測數據和機組溫度監測數據；風險評估模塊，所述風險評估模塊用于通過機組監測評估模型對所述機組振動監測數據、所述機組噪音監測數據和所述機組溫度監測數據進行風險評估，獲得多維風險評估數據；數據修正模塊，所述數據修正模塊用于基于所述機組環境監測數據進行機組環境影響分析，獲得多維機組環境影響系數，并基于所述多維機組環境影響系數對所述多維風險評估數據進行修正，獲得修正風險評估數據；預警條件獲得模塊，所述預警條件獲得模塊用于獲得預設機組預警約束條件；預警模塊，所述預警模塊用于判斷所述修正風險評估數據是否滿足所述預設機組預警約束條件，如果所述修正風險評估數據滿足所述預設機組預警約束條件，獲得預警信號，按照所述預警信號對所述目標風機組進行預警。
[0008]第三方面，本申請還提供了一種電子設備，包括：存儲器，用于存儲可執行指令；處理器，用于執行所述存儲器中存儲的可執行指令時，實現本申請提供的一種風力發電機組的智能監測預警方法。
[0009]第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時,實現本申請提供的一種風力發電機組的智能監測預警方法。
[0010]本申請中提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：
[0011]通過對目標風機組進行信息采集，獲得機組基礎信息；通過機組基礎信息和多級機組監測指標，對目標風機組進行監測規劃分析，獲得機組監測方案；基于機組監測方案，通過智能監測模塊對目標風機組進行實時監測，獲得機組環境監測數據、機組振動監測數據、機組噪音監測數據和機組溫度監測數據；通過機組監測評估模型對機組振動監測數據、機組噪音監測數據和機組溫度監測數據進行風險評估，獲得多維風險評估數據；通過對機組環境監測數據進行機組環境影響分析，獲得多維機組環境影響系數，并根據多維機組環境影響系數對多維風險評估數據進行修正，獲得修正風險評估數據；判斷修正風險評估數據是否滿足預設機組預警約束條件，如果修正風險評估數據滿足預設機組預警約束條件，獲得預警信號，按照預警信號對目標風機組進行預警。達到了提高對風力發電機組進行監測預警的精準性，提升風力發電機組的監測預警質量，為風力發電機組的安全運行提供有力保障的技術效果。
[0012]上述說明僅是本申請技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本申請的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本申請的上述和其它目的、特征和優點能夠更明顯易懂，以下特舉本申請的具體實施方式。
附圖說明
[0013]為了更清楚地說明本公開實施例的技術方案,下面將對本公開實施例的附圖作簡單地介紹。明顯地，下面描述中的附圖僅僅涉及本公開的一些實施例,而非對本公開的限制。
[0014]圖1為本申請一種風力發電機組的智能監測預警方法的流程示意圖；
[0015]圖2為本申請一種風力發電機組的智能監測預警方法中獲得機組監測方案的流程示意圖；
[0016]圖3為本申請一種風力發電機組的智能監測預警系統的結構示意圖；
[0017]圖4為本申請示例性電子設備的結構示意圖。
[0018]附圖標記說明：機組信息采集模塊11，機組監測指標獲得模塊12，監測規劃分析模塊13，實時監測模塊14，風險評估模塊15，數據修正模塊16，預警條件獲得模塊17，預警模塊18，處理器31，存儲器32，輸入裝置33，輸出裝置34。
具體實施方式
[0019]本申請通過提供一種風力發電機組的智能監測預警方法及系統。解決了現有技術中針對風力發電機組的監測預警精準性不足，進而造成風力發電機組的監測預警效果不佳的技術問題。達到了提高對風力發電機組進行監測預警的精準性，提升風力發電機組的監測預警質量，為風力發電機組的安全運行本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種風力發電機組的智能監測預警方法，其特征在于，所述方法應用于一種風力發電機組的智能監測預警系統，所述系統包括智能監測模塊，所述方法包括：對目標風機組進行信息采集，獲得機組基礎信息；獲得多級機組監測指標，其中，所述多級機組監測指標包括機組環境監測指標、機組振動監測指標、機組噪音監測指標和機組溫度監測指標；基于所述機組基礎信息和所述多級機組監測指標，對所述目標風機組進行監測規劃分析，獲得機組監測方案；基于所述機組監測方案，通過所述智能監測模塊對所述目標風機組進行實時監測，獲得多維機組監測數據集，其中，所述多維機組監測數據集包括機組環境監測數據、機組振動監測數據、機組噪音監測數據和機組溫度監測數據；通過機組監測評估模型對所述機組振動監測數據、所述機組噪音監測數據和所述機組溫度監測數據進行風險評估，獲得多維風險評估數據；基于所述機組環境監測數據進行機組環境影響分析，獲得多維機組環境影響系數，并基于所述多維機組環境影響系數對所述多維風險評估數據進行修正，獲得修正風險評估數據；獲得預設機組預警約束條件；判斷所述修正風險評估數據是否滿足所述預設機組預警約束條件，如果所述修正風險評估數據滿足所述預設機組預警約束條件，獲得預警信號，按照所述預警信號對所述目標風機組進行預警。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述機組基礎信息和所述多級機組監測指標，對所述目標風機組進行監測規劃分析，獲得機組監測方案，所述方法還包括：基于所述機組基礎信息和所述多級機組監測指標，對所述目標風機組進行監測特征分析，獲得機組監測特征分析結果；構建監測規劃分析模型；將所述機組基礎信息、所述多級機組監測指標和所述機組監測特征分析結果輸入所述監測規劃分析模型，獲得所述機組監測方案。3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述機組基礎信息和所述多級機組監測指標，對所述目標風機組進行監測特征分析，獲得機組監測特征分析結果，所述方法還包括：從所述機組基礎信息中提取出目標風機組的構件組成信息；基于所述構件組成信息，采集所述目標風機組的歷史預警信息，獲得機組構件預警數據庫；基于所述機組構件預警數據庫進行預警因子分析，獲得構件預警因子數據集；基于所述多級機組監測指標和所述構件預警因子數據集進行關聯性分析，獲得指標因子關聯性分析結果；基于所述多級機組監測指標，設置預警數據分類約束條件；基于所述預警數據分類約束條件和所述指標因子關聯性分析結果對所述機組構件預警數據庫進行分類，獲得多組指標構件預警數據集；基于所述多組指標構件預警數據集進行指標頻率統計，獲得多組指標頻率參數；
基于所述多組指標頻率參數對所述構件組成信息進行標記，獲得所述機組監測特征分析結果。4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得多維風險評估數據，所述方法還包括：所述機組監測評估模型包括輸入層、異常檢測層、風險評估層、輸出層；將所述機組振動監測數據、所述機組噪音監測數據和所述機組溫度監測數據輸入所述異常檢測層，獲得多維異常檢測數據集；將所述多維異常檢測數據集輸入所述風險評估層，所述風險評估層按照多維度風險評估指標對所述多維異常檢測數據集進行評估，獲得所述多維風險評估數據，其中，所述多維度風險評估指標包括機組振動風險評估指標、機組噪音風險評估指標和機組溫度風險評估指標，所述多維風險評估數據包括機組振動風險評估系數、機組噪音風險評估系數和機組溫度風險評估系數。5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述獲得多維異常檢測數據集，所述方法還包括：基于所述機組基礎信息進行所述目標風機組的同型號風機組的數據采集，獲得機組正態運行數據庫，其中，所述機組正態運行數據庫包括機組正態振動數據集、機組正態噪音數據集和機組正態溫度數...

【專利技術屬性】
技術研發人員：黨哲輝，楊斌，楊鵬誠，戴立偉，管毓瑤，宋佳駿，胡思宇，
申請(專利權)人：大唐水電科學技術研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：