[发明专利]一种风机变桨电机温升故障预警方法

权利要求书

1.一种风机变桨电机温升故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：先获取风电机组的有关测点在一段时间的历史量测数据，预处理后，得到有效历史量测数据；

步骤二：计算所述步骤一中的风电机组的三台变桨电机两两之间的温差，得到历史温差数据；

步骤三：使用符号化表征技术构建基于TF-IDF的异常检测模型；

步骤四：利用所述异常检测模型对所述步骤二中的历史温差数据进行训练，得到温差基线的特征向量及权重；

步骤五：获取所述步骤一中的风电机组的有关测点在一段时间的实时量测数据，预处理后，得到有效实时量测数据；

步骤六：计算所述步骤五中的风电机组的三台变桨电机两两之间的温差，得到实际温差数据；

步骤七：利用所述步骤三中的异常检测模型计算所述实际温差数据的特征向量及权重；

步骤八：计算所述步骤七中的实际温差数据的特征向量与所述步骤四中的温差基线的特征向量的空间距离；

步骤九：根据3σ原则判断所述步骤八中的计算结果是否预警，如果预警，则获得预警级别。

2.如权利要求1所述的一种风机变桨电机温升故障预警方法，其特征在于：所述步骤一中的风电机组有关测点，具体指该风电机组的三台变桨电机温度和三片桨叶角度。

3.如权利要求1所述的一种风机变桨电机温升故障预警方法，其特征在于：所述步骤一中的一段时间的历史量测数据，具体指历史3至6个月的量测数据。

4.如权利要求1所述的一种风机变桨电机温升故障预警方法，其特征在于：所述步骤一中的预处理，具体是指对获得的数据筛选稳定工况，剔除奇异值和逻辑异常值，保留能够表达设备真实、稳定运行状态的数据断面。

5.如权利要求1所述的一种风机变桨电机温升故障预警方法，其特征在于：利用所述步骤四中的异常检测模型对历史量测数据训练出温差基线特征向量及权重的步骤包括：S1：针对每台风电机组，将其在所述步骤二中计算的三组的温差数据进行合并；S2：将合并后的温差数据以0.5的间隔进行离散化处理，得到一个在特定范围内的基线特征；S3：利用所述步骤三中的异常检测模型，得到基线特征向量权重TFIDF和基线特征向量IDF，计算公式如下：

公式一：

公式二：

公式三：TFIDF＝TF_i×IDF_i

其中，n_i，j代表某个温度值在窗口中出现的次数，∑_kn_k，j代表窗口内包含的温度值总数，|D|代表窗口总数，|{j：t_i∈d_j}|代表包含该温度值的窗口数加一。

6.如权利要求1所述的一种风机变桨电机温升故障预警方法，其特征在于：所述步骤八中，根据所述步骤四和步骤七的结果，计算所述步骤七中的实际温差数据的特征向量与所述步骤四中的温差基线的特征向量的空间距离，其计算公式定义为：

公式四：

其中，IDF1代表训练得到的温差基线的特征向量，IDF2代表训练得到的实际温差数据的特征向量。

7.如权利要求1所述的一种风机变桨电机温升故障预警方法，其特征在于：所述步骤九中的3σ原则，指以标准差σ为单位，在正态分布图的对称轴X＝μ两侧分别用±1σ、±2σ、±3σ划分为4个概率范围，其分别为：-2σ≤μ≤+2σ、-3σ≤μ≤+3σ、-4σ≤μ≤+4σ、-4σ≤μ≤+4σ之外范围；其中后3个范围被视为预警范围。

8.如权利要求7所述的一种风机变桨电机温升故障预警方法，其特征在于：所述步骤九中，根据3σ原则判断步骤八中的计算结果是否预警，如果预警，则输出预警级别；计算结果是否预警具体根据计算结果是否分布在预警范围内；所述如果预警，则输出预警级别，是指将预警范围映射为不同预警级别，视计算结果分布的预警范围输出对应的预警级别，具体如下：

a：分布在-3σ≤μ≤+3σ中的概率为0.9973，在2σ之外，预警级别为轻；

b：分布在-4σ≤μ≤+4σ中的概率为0.9999，在3σ之外，预警级别为中度；

c：分布在-4σ≤μ≤+4σ之外的范围，预警级别为重度。