一种风机状态估计的方法及系统

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成果名称: 一种风机状态估计的方法及系统 关键字: 应用行业: 电力、热力生产和供应业
高新技术领域: 电子信息技术 所在地: 河北省 知识产权类型: 发明专利
知识产权编号: ZL201710599440.7 成果体现形式: 发明专利 成果属性:
成果所处阶段: 成果水平: 国内领先 研究形式:
学科分类: 战略新兴产业: 请选择... 课题来源:
第一完成单位名称: 华北电力大学(保定) 第一完成单位属性: 技术成熟度:
合作方式: 专利许可 交易价格(万): 面议 所属十强产业:

本发明公开一种风机状态估计方法及系统,所述方法包括:获取风机的在线运行数据;对所述在线运行数据进行预处理,获得时间序列数据;通过在线状态监测模型判断所述时间序列数据是否表示风机处于故障状态,得到判断结果;当判断结果表示风机不处于故障状态时,输出检测结果为健康;当判断结果表示风机处于故障状态时,标记表示风机处于故障状态的所述时间序列数据,得到故障检测样本;通过在线故障检测模型确定所述故障检测样本所对应的故障类型;输出所述故障类型。本发明采用时间序列数据作为输入的检测样本,相对于单一的状态信息具有时序性,更加真实,能够反映风机系统的时变信息,提高了风机的故障诊断率。

本发明涉及风机故障诊断领域,特别是涉及一种风机状态估计的方法及系统。

本发明提供的一种风机状态估计的方法,采用时间序列数据作为输入的检测样本,相对于单一的状态信息具有时序性,更加真实,能够反映风机系统的时变信息,提高了风机的故障诊断率。

 本发明提供的在线状态检测模型和在线故障检测模型采用半监督学习的方法进行训练,并且采用大量的无标签的数据,减少了标签样本的数量,节省了大量的人力、财力;并且提高了系统的可靠性,减少非计划停机损失和多次维修带多的额外费用;通过精确定位潜在故障,提高维护维修效率,减少维修损失。



随着风电市场的快速发展与竞争的加剧,风力发电公司越来越感到运营成本的压力,迫切希望能够在保证机组安全运行的前提下,尽可能的降低运营成本,而通过更加有效的使用维护和维修服务,减少机组非计划停运与设备故障是降低运营成本的有效手段。
 一台风力机组通常有近20~25年的使用寿命,在此期间,"是否"需要维修已经不是一个问题,"何时"维修才是需要关注的关键。因此风电公司和风电设备生产厂家对风机进行在线状态监测和性能评估具有迫切的需求。
现有的风机故障诊断的方法往往是通过风电场运行人员对风机重要参数进行监视,发现问题后通过人为经验对风机进行维修。这种方法误判率高,不仅消耗大量的人力成本,还往往找不到风机故障的根本原因。


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