[发明专利]一种风电机组机舱运行健康度评价方法及装置

权利要求书

1.一种风电机组机舱运行健康度评价方法，其特征在于，包括：

确定当前风速区间的机舱温度期望值和机舱温度上下边界；

确定当前风速区间内的风电机组机舱温度的上下限值；

基于当前风速区间的机舱温度期望值、当前时刻机舱温度的实时监测值以及当前风速区间内的风电机组机舱温度的上下限值，计算第一风电机组机舱运行健康度；

基于当前风速区间的机舱温度上边界、当前时刻机舱温度的实时监测值以及当前风速区间内的风电机组机舱温度的上下限值，计算第二风电机组机舱运行健康度；

基于当前风速区间的机舱温度下边界、当前时刻机舱温度的实时监测值以及当前风速区间内的风电机组机舱温度的上下限值，计算第三风电机组机舱运行健康度；

将所述第一风电机组机舱运行健康度、第二风电机组机舱运行健康度和第三风电机组机舱运行健康度中的最大值确定为风电机组机舱运行健康度评价结果；

确定当前风速区间的机舱温度期望值和机舱温度上下边界，包括：

获取当前时刻的风电机组机舱的机舱温度定值预测结果和在预设置信度区间的区间温度预测结果；

基于所述机舱温度定值预测结果确定当前时刻的机舱温度期望值；

基于所述区间温度预测结果确定当前时刻的机舱温度上下边界；

确定当前时刻的风速区间；

基于所述当前时刻的机舱温度期望值、机舱温度上下边界以及风速区间，确定当前风速区间的机舱温度期望值和机舱温度上下边界；

确定当前风速区间内的风电机组机舱温度的上下限值，包括：

基于风电机组机舱的运行参数数据集中的风速数据和温度数据，划分不同的风速区间，并确定每个风速区间对应的风电机组机舱温度的上下限值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定当前时刻的风速区间，包括：

基于风电机组机舱的运行参数数据集中的风速数据和温度数据，划分不同的风速区间；

根据风电机组机舱温度预测时间间隔和预测时间段构建基于高斯过程回归的风速时间序列模型，并基于所述风速时间序列模型对当前时刻的风速进行超短期风速定值预测，得到当前时刻的风速预测值；

基于划分的不同风速区间确定所述风速预测值对应的风速区间；

基于所述风速预测值对应的风速区间确定当前时刻的风速区间。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取当前时刻的风电机组机舱的机舱温度定值预测结果，包括：

对风电机组机舱的运行参数数据集进行包括数据清洗和标准化的预处理，得到标准化温度参数数据集；

基于最大信息系数方法从所述标准化温度参数数据集中筛选出多个目标输入变量的类型；其中，所述目标输入变量与风电机组机舱温度之间的最大信息系数大于预设值；

以所述多个目标输入变量为模型输入变量，以所述风电机组机舱温度为模型输出变量，构建基于长短期记忆网络的多变量风电机组机舱温度预测模型；

以所述多变量风电机组机舱温度预测模型的预测误差最低为目标，采用k折交叉验证方法对所述长短期记忆网络的超参数进行选择，得到目标超参数组合；

将所述标准化温度参数数据集划分为测试集和训练集，将所述训练集输入含所述目标超参数组合的所述多变量风电机组机舱温度预测模型进行训练，并将所述测试集输入训练好的含所述目标超参数组合的所述多变量风电机组机舱温度预测模型进行预测，得到当前时刻的风电机组机舱的机舱温度定值预测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个目标输入变量的类型包括功率、齿轮箱油温、环境温度和主轴承温度中的至少两项。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取当前时刻的区间温度预测结果，包括：

根据所述当前时刻的风电机组机舱的机舱温度定值预测结果和风电机组机舱温度实际测量结果，确定风电机组机舱温度预测残差序列；

采用条件核密度估计方法构建基于所述风电机组机舱温度预测残差序列的机舱温度区间预测模型，并基于所述机舱温度区间预测模型预测得到当前时刻的区间温度预测结果。