[发明专利]风电机组齿轮箱油温异常分析方法及装置

权利要求书

1.一种风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，包括：

提取检测数据中高叶轮转速段数据，分析齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度变化特征；

提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征；

将所述温度变化特征，以及所述分布特征与历史数据中齿轮箱正常运行时的油温变化和分布标准限值进行比对，判定检测数据中齿轮箱油温变化和分布是否异常。

2.根据权利要求1所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，提取检测数据中高叶轮转速段数据，分析齿轮箱油温信号连续上升片段中的温度变化特征，包括：

提取将叶轮转速数据确定为高叶轮转速段数据的转速划分值；

根据检测数据的时间戳定义并划分齿轮箱油温连续变化的时序片段；

从所述时序片段中识别出齿轮箱油温连续上升的时序片段；

基于历史数据确定所述时序片段的齿轮箱温度连续变化阈值；

确定所述时序片段的齿轮箱油温高故障限值。

3.根据权利要求2所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，所述齿轮箱温度连续变化阈值是根据大量机组历史运行数据中齿轮箱油温异常和正常的变化特征进行k-均值聚类分析，并考量不同容量机型的控制策略对齿轮箱油温限值的设定而确定。

4.根据权利要求2所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，根据检测数据的时间戳定义并划分齿轮箱油温连续变化的时序片段，包括：

在检测数据中计算相邻两行的时间戳差值和齿轮箱油温差值；

挑出时间差值大于时间窗或齿轮箱油温差值的绝对值大于齿轮箱油温变化窗的位置作为检测数据连续片段的划分节点；

根据数据时间起止点和节点划分出检测数据连续片段，并做好片段的标记。

5.根据权利要求2所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，从所述时序片段中识别出齿轮箱油温连续上升的时序片段，包括：

识别时序片段中齿轮箱油温起止变化率大于等于0和齿轮箱油温极值变化率大于等于0同时满足；

如果是，则可以近似定义所述时序片段为齿轮箱油温连续上升的片段并做好标记。

6.根据权利要求1所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征，包括：

对各转速仓内的齿轮箱油温数据进行正态分布分析和四分位箱线图分析，统计出每个转速仓内齿轮箱油温数据的基本数据分布指标；

根据大量机组历史运行数据中齿轮箱正常运行状态下的齿轮箱油温随叶轮转速分仓统计分析结果，确定出每个叶轮转速仓内齿轮箱油温数据正常分布标准限值。

7.根据权利要求6所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，提取检测数据中低叶轮转速段数据，统计齿轮箱油温信号在各转速分段中的分布特征，还包括：

将分布标准限值与检测数据中每个转速仓内的齿轮箱油温分布限值进行比较，统计检测数据中齿轮箱油温上限值超过标准值的仓位个数总和。

8.根据权利要求1所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，将所述温度变化特征，以及所述分布特征与历史数据中齿轮箱正常运行时的油温变化和分布标准限值进行比对，判定检测数据中齿轮箱油温变化和分布是否异常，包括：

异常模式检测结果中寄存着当前待检数据基本信息及第一异常模式和第二异常模式的检测结果，真表示存在异常，假表示正常；

判断第一异常模式的检测结果是否为真，如果是，则直接触发预警；

如果第一异常模式的检测结果为假，则接着判断第二异常模式的检测结果；

如果未触发预警，则在模型运行日志中的对应位置存储预警结果为假；

如果触发预警，则在模型运行日志中的对应位置存储预警结果为真。

9.根据权利要求6所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法，其特征在于，还包括：

根据叶轮的历史转速，对历史转速数据进行分仓。

10.一种风电机组齿轮箱油温异常分析装置，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9任意一项所述的风电机组齿轮箱油温异常分析方法。