[发明专利]风电机组监测方法及装置

说明书

本发明提供了风电机组监测方法及装置，通过对风电机组上已安装的实际传感器进行第一数据采集，将第一数据输入机器学习模型中，获取风电机组的虚拟传感器的第二数据，根据第一数据和第二数据对风电机组进行监测。本实施例中通过机器学习模型能够实现实际传感器与虚拟传感器的映射，可以通过已安装的传感器对风电机组进行全方位的状态监测，提高了监测的准确性和有效性。

技术领域

本发明属于风电技术领域，尤其涉及一种风电机组监测方法及装置。

背景技术

由于风电机组的结构形式复杂、体量巨大，受到风电机组条件和安装费用的限制，一般只能在风电机组有限的位置上布设一定数目的传感器，通过布设的传感器来监测风电机组结构的健康状态。因此，在风电机组上合理布设传感器成为风电机组结构健康状态监测的关键问题。

但是，仅通过安装有传感器的零部件进行风电机组的健康状态进行监测，可能存在一定的风险，然后实际应用中风电机组中一些不易安装传感器的零部件如螺栓也对机组结构的健康状态存在较大的影响。

发明内容

本发明提供一种风电机组监测方法及装置，用于解决仅通过安装有传感器的零部件进行风电机组的状态进行监测，可能存在一定的风险的问题。

为了实现上述目的，本发明提供了一种风电机组监测方法，包括：

对风电机组上已安装的实际传感器进行第一数据采集；

将所述第一数据输入机器学习模型中，获取所述风电机组的虚拟传感器的第二数据；

根据所述第一数据和所述第二数据对所述风电机组进行监测。

为了实现上述目的，本发明提供了一种风电机组监测装置，包括：

采集模块，用于对风电机组上已安装的实际传感器进行第一数据采集；

映射模块，用于将所述第一数据输入机器学习模型中，获取所述风电机组的虚拟传感器的第二数据；

监测模块，用于根据所述第一数据和所述第二数据对所述风电机组进行监测。

本发明的风电机组监测方法及装置，通过对风电机组上已安装的实际传感器进行第一数据采集，将第一数据输入机器学习模型中，获取风电机组的虚拟传感器的第二数据，根据第一数据和第二数据对风电机组进行监测。本发明中通过机器学习模型能够实现实际传感器与虚拟传感器的映射，可以基于已安装的传感器对风电机组进行全方位的状态监测，提高了监测的准确性和有效性。

附图说明

图1为本发明实施例一的风电机组监测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二的风电机组监测方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三的风电机组监测方法的流程示意图；

图4为本发明实施例三的风电机组监测方法的应用示意图；

图5为本发明实施例四的风电机组监测装置的结构示意图；

图6为本发明实施例五的风电机组监测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例提供的风电机组监测方法及装置进行详细描述。

实施例一

如图1所示，其为本发明实施例一的风电机组监测方法的流程示意图，该风电机组监测方法包括以下步骤：

S101、对风电机组上已安装的实际传感器进行第一数据采集。