一种分布式风电场监控系统的制作方法

本发明涉及风力发电机监控系统搭建，具体而言，涉及一种分布式风电场监控系统。

背景技术：

1、随着可再生能源市场的快速发展，风力作为一种清洁、可持续的能源，其利用率不断提高。就目前而言，风电场的运维管理面临着巨大的挑战，现有的风电场监控系统通常依赖于分散的数据采集，但在数据分析层面上通常依靠工作人员进行，由于仅依靠工作人员进行故障数据分析，无法达到数据分析的高效性，因此，在风电场的实际管理中，通常难以实现准确的故障预测，容易影响风电场的稳定运行，继而导致故障响应延迟和发电效率低下；此外，由于缺少直观的可视化界面，也增加了操作人员的工作难度，影响了风电场的整体运维效率。基于此，针对上述问题，我们设计了一种分布式风电场监控系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种分布式风电场监控系统，其通过设备采集层和设备分析层的有效配合，能够通过人工智能综合分析风电机组的运行数据及环境数据，不仅提高了风电场故障预测的准确性及高效性，减少了风电场的停机时间，而且基于三维模型的数据可视化展示，提高了操作人员的工作效率和决策质量，为风电场的高效、稳定运行提供了有力支持。

2、本发明的实施例通过以下技术方案实现：

3、一种分布式风电场监控系统，包括：

4、风电场设备层，由风电场中的各个风电机组所组成；

5、设备采集层，将采集设备分别布设在各个风电机组处，以获取风电机组的设备运行数据及环境数据；

6、设备分析层，通过scada系统依次对风电机组的设备运行数据及环境数据进行数据处理、风电场故障预测分析及风电场发电量计算，并依次对整个过程执行数据存储；

7、可视化服务层，基于预设的风电机组三维模型，对数据存储的内容进行可视化展示，并为操作人员提供控制界面。

8、可选的，所述采集设备具体为多种传感器，以获取包括风速、风向、发电机转速、发电机温度、发电机电压、发电机电流、发电机功率、塔筒振动加速度、环境温度、环境湿度及环境气压的风电机组的设备运行数据及环境数据，并通过tcp协议传输至scada系统。

9、可选的，所述通过scada系统依次对风电机组的设备运行数据及对应的环境数据进行数据处理、风电场故障预测分析及风电场发电量计算，其中，所述数据处理具体为：对风电机组的设备运行数据、环境数据以及预设的风电机组的历史数据依次进行缺失值处理、异常值处理及归一化处理，汇总形成数据集，并划分为训练数据及测试数据。

10、可选的，所述风电场故障预测分析具体依靠预设的风电场故障预测分析模型，所述风电场故障预测分析模型的训练过程为：

11、基于svm算法构建风电场故障预测分析模型；

12、定义风电场故障预测分析模型的核函数及目标函数；

13、将训练数据输入至风电场故障预测分析模型进行求解，以获取风电场故障预测分析模型的最优参数，通过测试数据对风电场故障预测分析模型进行准确率评估，若风电场故障预测分析模型的准确率低于预期值，则重新进行求解；若风电场故障预测分析模型的准确率达到预期值，则输出并完成风电场故障预测分析模型的训练；

14、将风电机组的设备运行数据及环境数据输入至完成训练的风电场故障预测分析模型进行计算，以获取风电场故障预测分析结果。

15、可选的，所述风电场故障预测分析模型的核函数，其计算公式为：

16、k(xi,xj)＝exp(-γ||xi-xj||2)

17、其中，k(xi,xj)是核函数，用于计算样本在新的特征空间中的内积，是径向基函数核的参数，xi,xj分别是样本。

18、可选的，所述风电场故障预测分析模型的目标函数，其计算公式为：

19、

20、

21、

22、其中，ω是超平面的法向量，b是偏置，ξi是第i个样本的松弛变量，c是正则化参数，xi是第i个训练样本，yi是第i个训练样本对应的标签，ωt是ω的转置。

23、可选的，所述风电场发电量计算，其具体计算公式为：

24、

25、其中，p是风能功率，ρ是空气密度，a是风轮的横截面积，v是风速。

26、可选的，所述可视化服务层还设置有报警层，所述报警层具体根据风电场故障预测分析结果执行报警。

27、本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：

28、本发明实施例通过设备采集层和设备分析层的有效配合，能够通过人工智能综合分析风电机组的运行数据及环境数据，不仅提高了风电场故障预测的准确性及高效性，减少了风电场的停机时间，而且基于三维模型的数据可视化展示，提高了操作人员的工作效率和决策质量，为风电场的高效、稳定运行提供了有力支持。

技术特征：

1.一种分布式风电场监控系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的分布式风电场监控系统，其特征在于，所述采集设备具体为多种传感器，以获取包括风速、风向、发电机转速、发电机温度、发电机电压、发电机电流、发电机功率、塔筒振动加速度、环境温度、环境湿度及环境气压的风电机组的设备运行数据及环境数据，并通过tcp协议传输至scada系统。

3.根据权利要求2所述的分布式风电场监控系统，其特征在于，所述通过scada系统依次对风电机组的设备运行数据及对应的环境数据进行数据处理、风电场故障预测分析及风电场发电量计算，其中，所述数据处理具体为：对风电机组的设备运行数据、环境数据以及预设的风电机组的历史数据依次进行缺失值处理、异常值处理及归一化处理，汇总形成数据集，并划分为训练数据及测试数据。

4.根据权利要求3所述的分布式风电场监控系统，其特征在于，所述风电场故障预测分析具体依靠预设的风电场故障预测分析模型，所述风电场故障预测分析模型的训练过程为：

5.根据权利要求4所述的分布式风电场监控系统，其特征在于，所述风电场故障预测分析模型的核函数，其计算公式为：

6.根据权利要求5所述的分布式风电场监控系统，其特征在于，所述风电场故障预测分析模型的目标函数，其计算公式为：

7.根据权利要求3所述的分布式风电场监控系统，其特征在于，所述风电场发电量计算，其具体计算公式为：

8.根据权利要求1-7任一项所述的分布式风电场监控系统，其特征在于，所述可视化服务层还设置有报警层，所述报警层具体根据风电场故障预测分析结果执行报警。

技术总结本发明涉及风力发电机监控系统搭建技术领域，具体而言，涉及一种分布式风电场监控系统，包括：风电场设备层，由风电场中的各个风电机组所组成；设备采集层，将采集设备分别布设在各个风电机组处，以获取风电机组的设备运行数据及环境数据；设备分析层，通过SCADA系统依次对风电机组的设备运行数据及环境数据进行数据处理、风电场故障预测分析及风电场发电量计算，并依次对整个过程执行数据存储；可视化服务层，基于预设的风电机组三维模型，对数据存储的内容进行可视化展示，并为操作人员提供控制界面。技术研发人员：李建伟,付康建,邱文禄,李国辉,申鹏刚,梁鹏,魏子彦受保护的技术使用者：华能定边新能源发电有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/18