[发明专利]海上风力发电机组的故障预警方法及设备

权利要求书

1.一种海上风力发电机组的故障预警方法，其特征在于，所述故障预警方法包括：

获取海上风力发电机组所在地理位置当前时刻及未来第一预设时长内的气象数据；

基于获取的气象数据，确定当前时刻及未来第一预设时长内各个时刻对应的气象输入变量的变量值；

将确定的气象输入变量的变量值输入到训练好的海上风力发电机组的偏航系统故障诊断模型，以得到偏航系统故障诊断模型输出的未来第一预设时长内偏航系统故障监测变量的预测值，其中，所述偏航系统故障诊断模型是基于梯度提升决策树算法构建的；

当未来第一预设时长内偏航系统故障监测变量的预测值超出安全阈值时，发出偏航系统故障预警，

其中，所述故障预警方法还包括：

基于海上风力发电机组的历史运行数据和历史气象数据，确定与模型训练所涉及的每一历史时刻对应的气象输入变量的变量值和该历史时刻的下一时刻的偏航系统故障监测变量的实际值，作为与该历史时刻对应的模型训练数据；

基于与模型训练所涉及的各个历史时刻对应的模型训练数据，使用梯度提升决策树算法以偏航系统故障监测变量的预测值与实际值之间的误差最小为目标，构建多个二分决策树直至满足预设条件时停止，并基于构建的所有二分决策树得到所述偏航系统故障诊断模型。

2.根据权利要求1所述的故障预警方法，其特征在于，获取的气象数据至少包括：当前时刻的风向值、当前时刻的风速值、当前时刻的环境温度值、未来第一预设时长内各个时刻的风向值、未来第一预设时长内各个时刻的风速值、未来第一预设时长内各个时刻的环境温度值；

其中，所述各个时刻中的每一个时刻对应的气象输入变量的变量值至少包括：该时刻的风向值、该时刻的风速值、该时刻的环境温度值、该时刻与其下一时刻之间的风向变化值、该时刻与其下一时刻之间的风速变化值。

3.根据权利要求1所述的故障预警方法，其特征在于，所述偏航系统故障监测变量包括以下项之一：

偏航系统的电机的温度、偏航系统的油温、偏航系统的油压、偏航速度、机头加速度。

4.根据权利要求1所述的故障预警方法，其特征在于，所述历史运行数据包括：偏航系统故障发生时刻及该时刻之前第二预设时长内的偏航系统故障监测变量的实际值；所述历史气象数据包括：偏航系统故障发生时刻及该时刻之前第二预设时长内的气象数据。

5.根据权利要求1所述的故障预警方法，其特征在于，在构建多个二分决策树的步骤中，

针对每个二分决策树，遍历该二分决策树所对应的所有特征值，计算每个特征值作为该二分决策树的二分节点时，将相应的残差划分成的两组的总方差，并将所对应的总方差最小的特征值作为该二分决策树的最佳二分阈值，其中，特征值包括各个气象输入变量的变量值。

6.根据权利要求1所述的故障预警方法，其特征在于，所述故障预警方法还包括：

当满足更新条件时，基于新增的历史数据，更新所述偏航系统故障诊断模型，

其中，所述更新条件包括：模型准确度低于预设阈值、新增的能够用于模型训练的历史数据超过预定数量。