一种基于大数据的风电场运维优化方法及系统与流程

本发明属于风电场运维，具体涉及一种基于大数据的风电场运维优化方法及系统。

背景技术：

1、风电场运维优化是指利用现代信息技术和管理方法，对风电场的运行和维护进行有效的监测、诊断、预测、规划和控制，以提高风电场的运行效率、降低运维成本、延长设备寿命、保障安全可靠性。风电场运维优化涉及多个方面，如风机故障预测、风机维修和更换规划和调度、风电场运行效率评估和优化控制等。

2、目前，风电场运维优化技术已经取得了一定的进展，一些先进的技术和方法已经被应用于实际的风电场中，如基于大数据的风机故障预测，基于优化算法、模拟仿真、无人机和机器人等技术的风机维修和更换规划和调度，基于多源数据融合、多目标优化、强化学习等决策支持技术的风电场运行效率评估和优化控制。这些技术和方法可以有效地提高风电场的运维水平，增加风电场的发电量和收益。

3、然而，现有的风电场运维优化技术还存在一些技术问题，如：

4、风机故障预测技术还不够准确和稳定，受到数据质量、模型复杂度、环境变化等因素的影响，可能产生误报或漏报的情况，导致运维决策的不合理或不及时。

5、风机维修和更换规划和调度技术还不够智能和灵活，受到人工干预、资源限制、不确定性等因素的制约，可能导致运维方案的不优化或不可执行。

6、风电场运行效率评估和优化控制技术还不够全面和协调，受到信息不完整、目标冲突、控制精度等因素的影响，可能导致运行效率的低估或过估，或者牺牲某些指标来提高另一些指标。

7、因此，如何克服上述技术问题，进一步提高风电场运维优化技术的性能和效果，是当前风电领域亟待解决的一个重要课题。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于大数据的风电场运维优化方法及系统，用于解决风电场运维优化不稳定的技术问题。

2、本发明采用以下技术方案：

3、一种基于大数据的风电场运维优化方法，包括以下步骤：

4、s1、建立风电场运维大数据平台，实现风电场运行数据的采集、存储、处理、展示和安全管理；

5、s2、对风机的状态进行实时监测、故障诊断和预测；

6、s3、利用优化算法、模拟仿真、无人机和机器人技术，对风机的维修和更换进行智能规划和调度；

7、s4、利用多源数据融合、多目标优化、强化学习技术，对风电场的运行效率进行动态评估和优化控制。

8、优选地，采用区块链技术建立风电场运维大数据平台。

9、更优选地，将风电场运行数据作为区块链上的交易或信息，通过加密、签名、哈希技术打包成区块，并按照时间顺序链接成一个链条；采用风电场运维场景的共识机制保证区块链上的数据得到网络中多数节点的认可和确认；利用智能合约技术实现风电场运维相关的业务逻辑和规则。

10、优选地，对风机的状态进行实时监测、故障诊断和预测具体为：

11、根据风机状态监测、故障诊断和预测的不同目标构建人工智能模型，利用已有的标注或未标注的风机状态数据对人工智能模型进行训练和验证；利用训练好的人工智能模型，对实时或历史的风机状态数据进行监测、诊断和预测。

12、更优选地，在构建和训练人工智能模型的过程中，引入迁移学习和元学习技术，实现不同类型、不同厂商、不同环境下的风机之间的知识迁移和共享。

13、优选地，对风机的维修和更换进行智能规划和调度具体为：

14、根据风机维修和更换的不同目标构建相应的优化模型，对优化模型进行求解得到最优或近似最优的解；利用模拟仿真技术，对求解得到的解进行验证和评估；利用无人机和机器人技术，对求解得到的解进行执行和实施。

15、更优选地，在利用无人机和机器人技术对风机维修和更换进行执行和实施的过程中，利用无人机搭载不同的设备，对风机进行巡检、清洁和修复；利用机器人搭载不同的设备，对风机进行更换。

16、优选地，对风电场的运行效率进行动态评估和优化控制具体为：

17、根据风电场运行效率的不同目标构建相应的评估模型和控制模型，对评估模型和控制模型进行求解得到最优或近似最优的解；利用模拟仿真技术，对求解得到的解进行验证和评估；利用数据平台或人工智能模块技术，对求解得到的解进行执行和实施。

18、更优选地，在利用控制算法对控制模型进行求解的过程中，引入强化学习技术，将风电场运行效率优化问题建模为一个马尔可夫决策过程，并采用基于值函数、基于策略函数或基于模型的强化学习方法来指导动作的选择，实现风电场运行效率的自主学习和自适应控制。

19、第二方面，本发明实施例提供了一种基于大数据的风电场运维优化系统，其特征在于，包括：

20、数据模块，建立风电场运维大数据平台，实现风电场运行数据的采集、存储、处理、展示和安全管理；

21、监测模块，对风机的状态进行实时监测、故障诊断和预测；

22、规划模块，利用优化算法、模拟仿真、无人机和机器人技术，对风机的维修和更换进行智能规划和调度；

23、控制模块，利用多源数据融合、多目标优化、强化学习技术，对风电场的运行效率进行动态评估和优化控制。

24、第三方面，一种芯片，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于大数据的风电场运维优化方法的步骤。

25、第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括计算机程序，所述计算机程序被电子设备执行时实现上述基于大数据的风电场运维优化方法的步骤。

26、与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

27、一种基于大数据的风电场运维优化方法，建立风电场运维大数据平台，实现风电场运行数据的安全、透明、可追溯和去中心化的管理；对风机的状态进行实时监测、故障诊断和预测；利用优化算法、模拟仿真、无人机和机器人等技术，对风机的维修和更换进行智能规划和调度；利用多源数据融合、多目标优化、强化学习等决策支持技术，对风电场的运行效率进行动态评估和优化控制，提高风机故障预测的精度和稳定性，优化风机维修和更换规划和调度技术，全面协调风电场运行效率评估和优化控制，提高运行效率。

28、进一步的，利用区块链技术，实现风电场运行数据的安全、透明、可追溯和去中心化的管理，提高了数据的可信度和价值。

29、进一步的，利用迁移学习和元学习等技术，实现了不同类型、不同厂商、不同环境下的风机之间的知识迁移和共享，提高了人工智能模型的泛化能力和适应性。

30、进一步的，利用无人机和机器人等技术，实现了风机维修和更换方案的执行和实施，提高了风机维修和更换的效率和安全性。

31、进一步的，利用多源数据融合、多目标优化、强化学习等决策支持技术，实现了风电场运行效率的动态评估和优化控制，提高了风电场的综合性能和竞争力。

32、可以理解的是，上述第二方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

33、综上所述，本发明提高了风电场运维优化技术的性能和效果，具有创造性和实用性。

34、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。