一种海上风电机组运行状态评估方法及相关装置与流程

本发明属于海上风电机组，具体涉及一种海上风电机组运行状态评估方法及相关装置。

背景技术：

1、海上风电作为一种清洁能源，其开发利用受到了全球的广泛关注。海上风电机组因其独特的地理位置，通常面临着极端气候和复杂海洋环境的挑战。这些因素使得海上风电机组的运行状态监测和评估变得尤为重要。运行状态评估是确保风电机组安全、高效运行的关键技术，涉及到数据收集、处理和分析等多个环节。

2、目前，海上风电机组的状态评估主要依赖于传感器收集的数据，如振动、温度和功率输出等。然而，由于缺乏有效的数据融合方法，单一数据源往往难以提供全面的评估结果。此外，现有技术在处理和分析大量异构数据时存在局限性，这导致了对风电机组运行状态的评估不够准确，无法有效预测和诊断潜在的故障。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决现有技术中的问题，提供了一种海上风电机组运行状态评估方法及相关装置。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

3、根据本发明的第一个方面，提供了一种海上风电机组运行状态评估方法，包括：

4、获取数据并建立维护数据库；

5、对获取的所述数据进行预处理；

6、将预处理后的所述数据采用融合算法进行整合；

7、在整合后的所述数据中筛选关键特征；

8、利用筛选后的所述关键特征构建混合评估模型。

9、进一步地，所述获取数据并建立维护维护数据库，具体包括：

10、部署高精度传感器网络实时收集风电机组运行参数；

11、通过环境监测子系统收集海洋气象数据和海流数据；

12、利用收集的所述风电机组运行参数、海洋气象和海流数据建立维护历史数据库，记录风电机组维护活动和故障日志。

13、进一步地，所述高精度传感器网络包括用于测量风电机组叶片振动频率的加速度计、用于监测发电机温度的热电偶以及用于检测发电机扭矩的扭矩传感器；

14、所述环境监测子系统包括用于收集海洋表面温度的红外传感器、用于监测海洋表面风速和风向的风速风向仪以及用于收集海流速度和方向的流速计。

15、进一步地，对获取的所述数据进行预处理，具体包括：

16、采用小波变换对传感器数据进行去噪处理，采用希尔伯特-黄变换提取信号的瞬时频率特征。

17、进一步地，所述将预处理后的所述数据采用融合算法进行整合，具体包括：

18、采用卡尔曼滤波器对传感器数据进行时间序列分析，采用卷积神经网络对特征数据进行空间特征分析。

19、进一步地，在整合后的所述数据中筛选关键特征，具体包括：

20、采用主成分分析降维技术筛选关键特征，减少数据集中的噪声和冗余信息，保留最重要的变量。

21、进一步地，利用筛选后的关键特征构建混合评估模型，具体包括：

22、利用关键特征构建基于物理的可靠性模型和基于数据的预测模型对风电机组运行状态进行评估。

23、根据本发明的第二个方面，提供了一种海上风电机组运行状态评估系统，包括：

24、数据获取模块，用于获取风电机组运行参数、海洋气象数据和海流数据；

25、数据处理模块，用于对获取的海风电机组运行参数、海洋气象数据和海流数据进行预处理；

26、数据融合模块，用于将预处理后的风电机组运行参数、海洋气象数据和海流数据进行融合。

27、数据筛选模块，用于对融合后的风电机组运行参数、海洋气象数据和海流数据进行筛选；

28、模型构建模块，用于构建可靠性模型和预测模型；

29、自适应学习模块，用于使可靠性模型和预测模型能够适应新的运行条件和数据变化进行自我优化。

30、监控界面模块，用于展示历史、实时数据，并提供状态评估结果。

31、故障预测模块，用于对历史故障数据进行分析，预测和诊断潜在的机械和电气故障。

32、根据本发明的第三个方面，提供了一种电子设备，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中运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的海上风电机组运行状态评估方法的步骤。

33、根据本发明的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的海上风电机组运行状态评估方法的步骤。

34、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

35、1、本发明利用先进的数据处理和融合算法将获取的风电机组运行参数、海洋气象数据和海流数据进行整合，能够准确地分析和解释数据，从而提高故障预测的准确性，为风电机组运行状态评估提供可靠支撑。

36、2、利用该评估方法能够及时预测潜在的故障和维护需求，帮助运营人员制定更有效的维护计划，减少意外停机时间。

37、3、利用该评估方法能够提前识别和预防故障，有助于降低海上风电机组的运营和维护成本。

38、4、能够增强风电机组的运行安全性，减少由于故障导致的安全事故。

39、5、促进了风电行业的可持续发展，通过优化风电机组的运行效率，支持清洁能源的稳定供应。

技术特征：

1.一种海上风电机组运行状态评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述获取数据并建立维护维护数据库，具体包括：

3.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述高精度传感器网络包括用于测量风电机组叶片振动频率的加速度计、用于监测发电机温度的热电偶以及用于检测发电机扭矩的扭矩传感器；

4.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，对获取的所述数据进行预处理，具体包括：

5.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述将预处理后的所述数据采用融合算法进行整合，具体包括：

6.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，在整合后的所述数据中筛选关键特征，具体包括：

7.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，利用筛选后的关键特征构建混合评估模型，具体包括：

8.一种海上风电机组运行状态评估系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，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中运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一项所述的海上风电机组运行状态评估方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述的海上风电机组运行状态评估方法的步骤。

技术总结本发明公开了一种海上风电机组运行状态评估方法及相关装置，方法包括获取数据并建立维护数据库；对获取的所述数据进行预处理；将预处理后的所述数据采用融合算法进行整合；在整合后的所述数据中筛选关键特征；利用筛选后的所述关键特征构建混合评估模型。本发明利用先进的数据处理和融合算法将获取的风电机组运行参数、海洋气象数据和海流数据进行整合，能够准确地分析和解释数据，从而提高故障预测的准确性，为风电机组运行状态评估提供可靠支撑。技术研发人员：汪臻,刘艳贵,邓巍,赵勇,王海明,张育钧,李冲,许瑾,高建忠,朱义倩受保护的技术使用者：华能（浙江）能源开发有限公司清洁能源分公司技术研发日：技术公布日：2024/6/26