[发明专利]用于分析风力发电机组的运行数据的方法和系统

权利要求书

1.一种用于分析风力发电机组的运行数据的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取与风力发电机组的运行相关的初始数据，

并从所述初始数据提取与风力发电机组运行状态变化相关的属性；

对所述初始数据进行抽样，获取多个运行状态类别的样本数据；

根据提取的属性对所述多个运行状态类别的样本数据分别进行统计分析，以建立包括属性或属性组合的值的运行特征量，使用分类和模式识别算法从建立的运行特征量中获取符合所述多个运行状态类别的预定条件的多个运行特征量，根据获取的多个运行特征量绘制指定状态时间段内的运行特征量的变化图，以表征所述风力发电机组在指定状态下其运行特征量的变化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始数据包括在预定的统计时间段内采集的风力发电机组的运行数据、状态数据以及机组故障数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始数据还包括在所述统计时间段内与所述运行数据、状态数据以及机组故障数据相关的统计数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述初始数据提取与风力发电机组运行状态变化相关的属性的处理包括：

根据主成分分析方法和因子分析方法对所述初始数据中的各种属性进行筛选和归选；

根据遗传算法对筛选和归选出的属性进行分析，选择出与风力发电机组的运行状态变化相关的属性。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用所述多个运行状态类别的样本数据以及所述初始数据，根据威尔科克森符号秩检验算法分别对所述符合所述多个运行状态类别的预定条件的风力发电机组的多个运行特征量进行检验，以剔除威尔科克森统计量不符合正态分布的运行特征量。

6.根据权利要求2～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取之前预定时长的采集的风力发电机组的运行数据和状态数据，

根据所述运行数据和状态数据计算与风力发电机组的运行状态变化相关的属性的值，

根据计算的与风力发电机组的运行状态变化相关的属性的值分别与所述指定状态时间段内的运行特征量的变化图确定所述风力发电机组当前的运行状态。

7.根据权利要求3～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行抽样，获取多个运行状态类别的样本数据的处理包括：

根据所述多个运行状态类别对所述初始数据进行分层抽样，以获取所述多个运行状态类别的样本数据。

8.根据权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，通过基于HADOOP分布式架构的数据平台执行所述方法中的步骤，其中，以HIVE形式存储所述初始数据和样本数据，将提取的属性信息存储在关系数据库中。

9.一种用于分析风力发电机组的运行数据的系统，其特征在于，所述系统包括：

初始数据获取装置，用于获取与风力发电机组的运行相关的初始数据；

属性提取装置，用于从所述初始数据提取与风力发电机组运行状态变化相关的属性；

抽样装置，用于对所述初始数据进行抽样，获取多个运行状态类别的样本数据；

特征建立装置，用于根据提取的属性对所述多个运行状态类别的样本数据分别进行统计分析，以建立包括属性或属性组合的值的运行特征量，使用分类和模式识别算法从建立的运行特征量中获取符合所述多个运行状态类别的预定条件的风力发电机组的多个运行特征量；

模型建立装置，用于根据获取的多个运行特征量绘制指定状态时间段内的运行特征量的变化图，以表征所述风力发电机组在指定状态下其运行特征量的变化。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述初始数据包括在预定的统计时间段内采集的风力发电机组的运行数据、状态数据以及机组故障数据。