风力发电机组故障电压识别方法及系统与流程

本发明涉及风力发电机组领域，具体地涉及一种风力发电机组故障电压识别方法、一种风力发电机组故障电压识别系统、一种机器可读存储介质及一种电子设备。

背景技术：

1、在当前的风力发电行业中，传统的故障电压识别技术主要依靠变频器系统的自我判断。这些系统通过内置的算法和传感器能够检测并识别电压的异常情况，以确保风力发电机组的正常运行。然而，由于变频器系统在实际运行中受多种复杂因素影响，如瞬态电压波动、电网故障和环境条件变化等，传统识别方法在准确性和实时性上存在限制。

2、目前，风力发电机组的故障识别还依赖于固定的检测和定值识别，这些计划通常基于设备的运行时间或者定期的时间间隔。这种静态的识别策略无法充分考虑电压故障在实际运行中的突发性，导致在一些情况下无法及时识别和处理故障，从而增加了设备的运行风险和维护成本。

3、因此，如何实时监测实际运行中的风力发电机组的电压系统的健康状态，及时准确的识别和处理故障电压，以避免因故障电压引起的停机和损失是目前亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施方式的目的是提供一种风力发电机组故障电压识别方法及系统，以至少解决上述的如何实时监测实际运行中的风力发电机组的电压系统的健康状态，及时准确的识别故障电压的问题。

2、为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种风力发电机组故障电压识别方法，在风力发电场部署有服务器和至少一个前置嵌入式系统，服务器与前置嵌入式系统连接，前置嵌入式系统与各风力发电机组一一对应连接，该方法由前置嵌入式系统执行，包括：

3、获取对应风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数；

4、将获得的风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数传输至服务器，并回收由服务器传输的最新的故障电压识别模型；其中，最新的故障电压识别模型由服务器基于对应各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数，对故障电压识别模型进行迭代得到；

5、将对应风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数输入至最新的故障电压识别模型中进行判断，得到对应风力发电机组的判断结果，并将对应风力发电机组的判断结果传输至机组plc；其中，机组plc用于基于各风力发电机组的判断结果，生成风力发电机组控制指令；

6、在任一风力发电机组对应的判断结果中存在判断结果为风力发电机组处于故障状态的情况下，基于判断结果为故障状态的风力发电机组生成故障预警信息。

7、可选的，上述服务器基于对应各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数对故障电压识别模型进行迭代得到的规则包括：

8、基于预设时间段内的对应各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数，进行大数据分析，确定故障电压的特征模式数据；

9、将故障电压的特征模式数据、预设时间段内的各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数作为输入，对故障电压识别模型进行迭代更新。

10、可选的，上述服务器连接有云端存储系统，云端存储系统连接至网络终端；

11、将获得的风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数传输至服务器之后，该方法还包括：

12、将故障电压的特征模式数据、预设时间段内的各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数传输至云端存储系统；

13、当响应于网络终端的查看请求时，对应调用云端存储系统中的故障电压的特征模式数据、预设时间段内的各风力发电机组的实时运行参数和/或实时电压参数传输至网络终端。

14、可选的，上述机组plc的数量与前置嵌入式系统的数量相同，且机组plc与前置嵌入式系统一一对应连接。

15、可选的，上述前置嵌入式系统与前置嵌入式系统之间按照环形网络的方式连接，机组plc与任一前置嵌入式系统连接。

16、可选的，上述故障电压识别模型的建立规则包括：

17、建立故障电压识别初始模型；

18、获取多个样本，多个样本包括各风力发电机组的历史运行参数、历史电压参数和历史电压状态；

19、利用多个样本对故障电压识别初始模型进行训练，得到故障电压识别模型。

20、可选的，在生成故障预警信息之后，该方法还包括：

21、将故障预警信息传输至控制中心进行可视化展示。

22、本发明第二方面提供一种风力发电机组故障电压识别系统，在风力发电场部署有服务器和至少一个前置嵌入式系统，服务器与前置嵌入式系统连接，前置嵌入式系统与各风力发电机组一一对应连接，前置嵌入式系统包括：

23、参数获取模块，用于获取对应风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数；

24、识别模型更新模块，用于将获得的风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数传输至服务器，并回收由服务器传输的最新的故障电压识别模型；其中，最新的故障电压识别模型由服务器基于对应各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数，对故障电压识别模型进行迭代得到；

25、判断模块，用于将对应风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数输入至最新的故障电压识别模型中进行判断，得到对应风力发电机组的判断结果，并将对应风力发电机组的判断结果传输至机组plc；其中，机组plc用于基于各风力发电机组的判断结果，生成风力发电机组控制指令；

26、故障预警信息生成模块，用于在任一风力发电机组对应的判断结果中存在判断结果为风力发电机组处于故障状态的情况下，基于判断结果为故障状态的风力发电机组生成故障预警信息。

27、在本发明第三方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得上述处理器被配置成执行上述的风力发电机组故障电压识别方法。

28、在本发明第四方面提供一种电子设备，电子设备包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述的风力发电机组故障电压识别方法。

29、通过上述技术方案，提供一种风力发电机组故障电压识别方法及系统引入了独立的前置嵌入式系统，以前置嵌入式系统为核心，通过前置嵌入式系统获取对应风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数，将各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数传输至服务器，服务器根据各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数，对故障电压识别模型进行迭代得到最新的故障电压识别模型，并将最新的故障电压识别模型下发至前置嵌入式系统，以使前置嵌入式系统对故障电压更加精准的识别。前置嵌入式系统将各风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数输入至最新的故障电压识别模型中进行判断，将判断结果返回至机组plc，机组plc生成风力发电机组控制指令，以控制对应的风力发电机组的工作状态。当识别到任一风力发电机组对应的判断结果中存在判断结果为风力发电机组处于故障状态时，前置嵌入式系统会发出识别预警，生成故障预警信息，从而及时准确的识别和处理故障电压，以避免因故障电压引起的停机和损失。该方法及系统利用前置嵌入式系统强大的数据处理能力，实现了对故障的高度敏感性，从而在故障发生时做出精准判断。前置嵌入式系统负责对应风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数的采集、临时存储和初步分析，并将对应风力发电机组的实时运行参数和实时电压参数传输至服务器。该方法及系统在实现实时监测实际运行中的风力发电机组的电压系统的健康状态的同时，可以全面提升故障电压识别的准确性和实时性，降低误动或拒动风险，从而最大程度地保障风场的稳定运行。

30、本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。