[发明专利]一种风力发电机变桨系统故障预测方法和系统

权利要求书

1.一种风力发电机变桨系统故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取风力发电机变桨系统的风速、有功功率及风轮转速数据作为输入数据；将输入数据输入到预先训练完成的故障特征参数预测模型M，输出预测获得的故障特征参数；

将获得故障特征参与设定的故障特征参数进行比较进而获得偏差，若偏差不在偏差设定范围则判定风力发电机变桨系统存在故障。

2.根据权利要求1所述的一种风力发电机变桨系统故障预测方法，其特征在于：所述故障特征参数预测模型采用最小二乘支持向量机，训练故障特征参数预测模型的方法包括：选取风机变桨故障特征参数X_i，以故障特征参数X_i作为输出，以风速、有功功率及风轮转速作为输入，训练基于最小二乘支持向量机直至满足要求。

3.根据权利要求2所述的一种风力发电机变桨系统故障预测方法，其特征在于：选取风机变桨故障特征参数X_i具体方法为：采用relief方法获取变桨系统故障期间各参数权重，选取权重最重的一组参数作为故障特征参数X_i，对应权重为c_i，其中i为故障特征参数个数。

4.根据权利要求1所述的一种风力发电机变桨系统故障预测方法，其特征在于：故障特征参数偏差设定范围的设置方法如下：将选定数量的风机历史上正常运行期间的风速、有功功率、风轮转速输入至预测模型M，获得对应的历史故障特征参数预测值其中m为历史数据个数，结合对应历史时刻故障特征参数的实际值通过下式获取一系列偏差η_m：

其中n是故障特征量的个数，n是i的取值范围，C_im是各故障特征参数分量的权重，故障特征参数偏差的合理范围为η∈[0,MAX(η_m)]。

5.一种风力发电机变桨系统故障预测系统，其特征在于，包括：数据获取模块、预测模块和故障判断模块，其中所述数据获取模块，用于获取风力发电机变桨系统的风速、有功功率及风轮转速数据作为输入数据；

所述预测模块，用于将输入数据输入到预先训练完成的故障特征参数预测模型M，输出预测获得的故障特征参数；

所述故障判断模块，用于将获得故障特征参与设定的故障特征参数进行比较进而获得偏差，若偏差不在偏差设定范围则判定风力发电机变桨系统存在故障。

6.根据权利要求5所述的一种风力发电机变桨系统故障预测系统，其特征在于，还包括预测模型训练模块，所述预测模型训练模块用于训练获得所述故障特征参数预测模型M。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～4任意一项权利要求所述方法的步骤。