用于海上风电的工况外载加载一体化监测系统与方法与流程

本发明涉及海上发电、监测的，尤其涉及一种用于海上风电的工况外载加载一体化监测系统与方法。

背景技术：

1、目前，风电设备日常发电运转由风电设备所有者负责监控，而风电设备巡检工作则由专门的风电运营维护公司进行日常检修维护工作，一旦设备出现故障，风电设备所有者通知专门的风电运营维护公司到达指定故障设备处进行应急抢修，由于检修维护工作均为远海作业，风电所有者和风电运营维护公司之间无法实现快速协同和及时信息处理，各部分工作相对独立，导致实际的巡检维护工作效率较低。

2、现有的海上风电一体化设计技术中，在机组与基础设计分属于不同主体的情况下，设计交互信息往往是通过塔架底部法兰的接口载荷传递的，这种情况很容易造成无法整体考虑双方的工况组合，把简单的几个数字从复杂的工况设置中抽离出来，会遗失当时的工况信息；在机组和基础设计双方使用不同的仿真环境时，整机系统对机组的设计计算通常不只限于风况载荷，而是包括了波浪载荷在内的综合载荷结果，但由于无法对接口载荷的数值进行分解，其在设计中只能把接口载荷和波浪载荷同时作用在基础设计之上，造成波浪载荷被重复考虑，增加基础成本。

3、cn113125884a公开了一种海上风电设备运维监测系统，其通过系统内各模块部分的稳定协同，以设备终端、用户监测平台和运维服务端三部分之间的稳定联系，实现了风电设备工况信息的接收处理和分析，但是该系统并未考虑到波浪载荷重复使用、工况信息遗失的问题，增加了基础成本的同时，还无法准确的对海上风电设备运维情况进行准确分析。

4、cn216477689u公开了一种海上风电结构多源数据同步实时监测系统，其通过结构响应监测系统、环境监测系统、工况监测系统、分布式数据采集仪及现场主控设备进行数据采集，并将数据传输至现场主控设备进行监测；但是该系统并未考虑到波浪载荷重复使用、工况信息遗失的问题，不仅增加了基础成本，还影响了海上风电监测系统的数据分析精准度。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

3、因此，本发明解决的技术问题是：现有海上风电工况外载加载一体化设计中，存在无法对接口载荷的数值进行分解，导致波浪载荷被重复考虑而影响基础成本、监测分析精准度的问题。

4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：数据采集模块，用于实时采集、处理海上风电机组的数据，以确保数据的准确性和完整性，所述数据采集模块包括传感器单元，所述传感器单元用于采集海上风电机组的各种工况参数和外载加载数据；

5、数据存储模块，用于存储所述传感器单元采集到的数据，并提供数据的快速检索和查询服务；

6、数据分析模块，用于处理、分析所述传感器单元采集到的数据，并输出数据分析结果，以对海上风电机组工况和外载加载进行实时监测和预测；

7、报警模块与所述数据分析模块连接，用于接收所述数据分析结果并触发报警信号，对异常情况进行实时监测和报警，及时提醒运维人员采取相应措施；

8、可视化界面模块与所述数据分析模块连接，接收所述数据分析结果并将其以可视化的方式展示给运维人员，以便于运维人员进行数据分析和故障诊断。

9、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测系统的一种优选方案，其中：所述传感器单元设置于海上风电机组各关键部位上，以采集风速、风向、转速、振动、温度的数据信息。

10、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测系统的一种优选方案，其中：所述数据采集模块与所述传感器单元通过信号传输线连接，将采集到的数据传输到所述数据存储模块和所述数据分析模块中。

11、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测系统的一种优选方案，其中：所述数据存储模块将存储的数据传输给所述数据分析模块进行分析处理，数据分析结果经由信号传输反馈给所述报警模块和所述可视化界面模块。

12、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测系统的一种优选方案，其中：所述可视化界面模块将数据分析结果以图表形式或图形形式进行展示。

13、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测方法的一种优选方案，其中：基于scada系统获取海上风电机组的历史工况参数和历史外载加载数据，并对其进行数据预处理，得到样本集；

14、将所述样本集导入基于深度卷积神经网络构建的网络模型中进行学习训练，生成优化模型；

15、将所述优化模型设置于所述监测系统的运行程序中，优化处理来自各传感器采集的实时工况参数和实时外载加载数据：

16、若0＜优化结果≤1，则剔除了重复的波浪载荷，优化成功，将优化后的数据传输至可视化界面模块进行展示；

17、若-1≤优化结果＜0，则采集的实时数据中不存在重复的波浪载荷，直接将采集的数据传输至可视化界面模块进行展示。

18、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测方法的一种优选方案，其中：所述优化处理包括：

19、利用异常检测算法对采集的实时数据进行重复波浪载荷值检测，若存在重复的波浪载荷值，则剔除所述重复的波浪载荷值；

20、将经过重复波浪载荷值检测的实时数据进行数据无量纲化操作，获得同一规格的数据值，得到唯一无量纲的纯数据值的集合；

21、所述集合在所述优化模型中进行数据值优化，直至找到梯度为0的点，快速收敛，并输出优化结果。

22、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测方法的一种优选方案，其中：所述重复波浪载荷值检测包括：

23、将数据中的变量按照其值从小到大的顺序进行排序；

24、计算平均值、标准差和偏离值；

25、确定一个可疑值，即偏离所述平均值最大的值；

26、计算所述可疑值的统计量，将所述统计量与格拉布斯表给出的临界值进行比较，若所述统计量大于所述临界值，则所述可疑值即为重复波浪载荷值，直接剔除。

27、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测方法的一种优选方案，其中：构建所述优化模型，包括：

28、

29、其中，h为hessian矩阵，m为目标检测矩阵，g为梯度向量，τ为当前需要优化的参数，即代入的所述样本集，γ为全局学习率，τn+1表示优化后生成的参数，n为样本集中第n个元素。

30、作为本发明所述的用于海上风电的工况外载加载一体化监测方法的一种优选方案，其中：所述学习训练包括：

31、初始化分词器、网络模型；

32、将所述样本集转换为文本序列，输入至所述网络模型中进行迭代训练；

33、迭代n次后，训练停止；

34、保存训练结束后的模型，并将其作为优化模型。

35、本发明的有益效果：

36、1、本发明能够实时监测海上风电机组的工况和外载加载情况，及时掌握运行状态；

37、2、本发明通过数据采集和处理模块，保证采集到的数据的准确性和完整性；

38、3、通过数据分析和报警模块，实现对异常情况的实时监测和预警功能，提前采取措施避免故障发生；

39、4、通过可视化界面模块，将监测数据以直观的图表和图形形式展示，方便运维人员进行数据分析和故障诊断；

40、5、本发明通过准确监测和预警功能，提高海上风电运行的安全性和稳定性。

41、6、本发明通过优化算法，识别到工况加载外载一体化中的波浪载荷，避免其被重复考虑使用，降低基础成本的同时，提高对监测系统的数据分析精准性。