[发明专利]智能风机运行状态评价方法、装置及风电机组

权利要求书

1.一种智能风机运行状态评价方法，其特征在于，包括：

对获取到的包括指标参数的评价矩阵进行标准化转换，得到标准评价矩阵；

计算所述标准评价矩阵的相关系数矩阵；

通过求解所述相关系数矩阵的特征方程，获取特征值；

根据所述特征值的累计方差贡献率，获取主成分的数量、主成分的特征向量和主成分的特征向量构成的矩阵；以及

计算主成分的得分矩阵和总得分矩阵，并根据主成分总得分进行排序，得到最终评价结果；

对获取到的包括指标参数的评价矩阵进行标准化转换，得到标准评价矩阵，包括：

采集指标参数，以获取包括指标参数的评价矩阵；

对所述评价矩阵中的指标参数进行同趋向处理；以及

对同趋向处理后的所述评价矩阵进行标准化处理，得到所述标准评价矩阵；

对同趋向处理后的所述评价矩阵进行标准化处理，包括：

根据如下公式对同趋向处理后的所述评价矩阵进行标准化处理：

其中，y_ij为所述评价矩阵中的指标参数，

计算所述标准评价矩阵的相关系数矩阵，包括：

根据如下公式计算所述标准评价矩阵的相关系数矩阵：

其中，r_kl是相关系数矩阵在第k行，第l列上的相关系数，cov(z_k,z_l)是标准评价矩阵中元素z_k、z_l之间的协方差，D(z_k)及D(z_l)分别是z_k及z_l各自的方差；

根据所述特征值的累计方差贡献率，获取主成分的数量、主成分的特征向量和主成分的特征向量构成的矩阵，包括：

计算各个特征值的方差贡献率及累计方差贡献率；

根据预设的累计方差贡献率，获取主成分数量；以及

根据所述主成分数量，获取主成分的特征向量以及主成分的特征向量构成的矩阵；

获取主成分的特征向量以及主成分的特征向量构成的矩阵，包括：

通过求解如下方程，获取所述主成分的特征向量：

Rb＝λ_ib

其中，R是所述相关系数矩阵，λ_i为主成分对应的特征值，b是主成分的特征向量；

根据求解得到的所述主成分的特征向量，形成所述主成分的特征向量构成的矩阵；

计算主成分的得分矩阵和总得分矩阵，包括：

根据如下公式，计算主成分的得分矩阵：

B_s＝ZB_v

其中，B_v是主成分的特征向量构成的矩阵，B_s是主成分的得分矩阵，Z是标准评价矩阵。

2.根据权利要求1所述的智能风机运行状态评价方法，其特征在于，计算各个特征值的方差贡献率及累计方差贡献率，包括：

根据如下公式计算各个所述特征值的方差贡献率：

其中，λ_i是特征值，α_i是该特征值的方差贡献率；以及

根据如下公式计算各个所述特征值的累计方差贡献率：

其中，λ_i是特征值，β_p是该特征值的累计方差贡献率。

3.根据权利要求1所述的智能风机运行状态评价方法，其特征在于，根据预设的累计方差贡献率，获取主成分数量，包括：

根据所述累计方差贡献率的预设阈值，确定出主成分的个数。

4.一种智能风机运行状态评价装置，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至3任意一项所述的智能风机运行状态评价方法。

5.一种风电机组，其特征在于，所述风电机组包括根据权利要求4所述的智能风机运行状态评价装置。