[发明专利]一种风电机组故障预警闭环管控系统及方法

权利要求书

1.一种风电机组故障预警闭环管控系统，其特征在于，包括：

数据接入层，用于将风场中风电机组的SCADA数据和CMS振动数据通过预设数据传输机制接入到预警分析层中；

预警分析层，对接入的SCADA数据进行预处理，将预处理后的SCADA数据通过算法筛选出测点来进行预警模型的建模，通过将风电机组的运行数据输入到预警模型中，得到风电机组的健康状态结论，并输出到故障诊断层中；同时对接入的CMS振动数据进行清洗后提取振动信号特征量，进而通过预分析方式标注正常机组；

故障诊断层，对预警分析层输出的结论进行综合诊断分析，输出诊断信息到数据交互层中；

数据交互层，用于导入数据来优化系统以及导出并展示预警诊断报告。

2.根据权利要求1所述的一种风电机组故障预警闭环管控系统，其特征在于，所述数据接入层具体执行以下操作：

将风场中的CSV格式的SCADA数据文件录入到MySQL或者Oracle关系型数据库中，将风场中的CMS振动数据通过数据转换工具转换为CSV格式文件或TXT格式文件，再录入到MySQL或者Oracle关系型数据库中。

3.根据权利要求1所述的一种风电机组故障预警闭环管控系统，其特征在于，所述预警分析层具体执行以下操作：

将SCADA数据中的异常数据或者无法使用的数据剔除后筛选机组处于正常运行状态的数据，将预处理后的SCADA数据通过筛选出测点进行预警模型的建模，其中测点为能够表征风电机组的性能的参数的组合，预警模型训练完成之后，通过读取其它SCADA数据则能够计算当前时间段的风电机组的健康度，并设定一个健康度临界值；

对CMS振动数据进行数据清洗，通过频率重采样生成新的传动链各测点振动信号数据，或是通过剥离无效振动信号数据来对CMS振动数据进行数据清洗；再通过频率扫描算法将振动信号数据中的各部件特征向量及频率成分标注出来，并计算传动链各测点向量及频率成分指标参数，根据振动信号数据中的各部件特征向量及频率成分、传动链各测点向量及频率成分指标通过预分析方式标注正常机组。

4.根据权利要求1所述的一种风电机组故障预警闭环管控系统，其特征在于，所述故障诊断层具体执行以下操作：

通过分析所有导致风电机组的健康度小于健康度临界值的测点的清单，展示出风电机组存在异常状况的测点以及存在异常的风电机组设备名称，同时分析振动信号特征，结合SCADA工艺参数及根据预警分析层输出的结论，最终输出诊断信息，所述诊断信息包括机组最终诊断的结论、机组故障程度、机组维护建议和故障发展趋势。

5.根据权利要求1所述的一种风电机组故障预警闭环管控系统，其特征在于，所述预警诊断报告包括风电机组故障报表、风电机组健康状态、风电机组易发与重发故障统计、重大部件故障报表和重大部件劣化趋势分析曲线。

6.一种风电机组故障预警闭环管控方法，其特征在于，使用了权利要求1-5任意一项所述的风电机组故障预警闭环管控系统，包括以下步骤：

S1、风电机组故障预警闭环管控系统接入风电机组的SCADA数据和CMS振动数据；

S2、根据步骤S1所接入的数据启动风电机组故障预警闭环管控系统的预警分析，通过运行预警模型计算风电机组的健康度以及根据CMS振动数据识别风电机组的振动异常故障；

S3、根据识别到的风电机组的故障，确定该故障的严重等级，并在风电机组故障预警闭环管控系统中核查该故障是否在此风电机组上发生过，即是否属于频发故障，若属于频发故障，则需结合上一次检修该频发故障的检修方案来确定本次检修方案；若不属于频发故障，则直接针对不同的严重等级的故障给出相对应的检修方案；

S4、检修完毕后，在风电机组故障预警闭环管控系统中录入本次故障相关信息进行记录。

7.根据权利要求6所述的一种风电机组故障预警闭环管控方法，其特征在于，在步骤S4中，所述故障相关信息包括故障图片、故障原因和实际检修过程更换的备品备件及装配尺寸。