[发明专利]一种风电机组故障预警闭环管控系统及方法

说明书

发明公开了一种风电机组故障预警闭环管控系统及方法，该系统包括数据接入层、预警分析层、故障诊断层和数据交互层，接入风电机组的SCADA数据和CMS振动数据到预警分析层中，当风电机组发生故障早期，通过预警模型检测到其在表征健康状态的特征值上出现异常，进而抓取到异常，从而指导运维人员及时启动干预措施，避免风电机组故障进一步恶化；本发明能够实现故障的提前预警，减少风场的非计划停机，同时能够实现故障隐藏信息的深入挖掘，且识别频发故障以优化故障检修方案，实现故障闭环管理，形成案例库，提高风电机组全寿命周期健康管理。

技术领域

本发明涉及风电机组在线故障监测的技术领域，尤其是指一种风电机组故障预警闭环管控系统及方法。

背景技术

目前，风电机组的控制系统中给出的绝大多数故障都是已经发生后的，没有真正实现故障预警；而在故障处理方面也没有实现真正的闭环管理，现场缺陷处理完成后，并没有进一步深挖故障是否属于近期频发及其频发次数、其他风场同类机型是否存在相同故障等重要信息。风电机组除SCADA数据以外，还有CMS振动数据，其中应用更多的是利用其幅值变化，并没有通过数据特征来识别其早中期的故障。识别的故障绝大多数是从控制系统中报出的，此类故障均是属于事后的，没有提前预警故障，严重故障的发生除导致机组的停机以外，还会造成设备严重损坏；且当故障发生后，一般都会通过各类在线平台或excel表格等来实现跟踪，一旦故障处理完成关闭后，其数据并未再深入挖掘，深藏在数据库中的价值信息并未有效提炼出来；在故障总体分析的维度上，更多是基于某一个风场基地，并未从宏观的角度对所有风场进行故障分析，尤其是对于同类机型的风电机组，其故障反馈更有价值，由于风电机组数量较多，很多机组在故障解决后依然会出现相同或类似的故障，这说明故障处理并不彻底或者并没有实现根治，此类故障需要现场运维人员重点关注，但在实际运行过程中，由于缺乏相应的技术手段，导致并未引起较高的重视程度；同时对于运维人员来说，在不借用先进技术手段的情况下，人工分析过去1个月甚至过去24小时的运行数据，很难识别和捕捉到其中的异常，而且效率极其低下。

发明内容

本发明目的在于为为解决现有技术中的不足，提供了一种风电机组故障预警闭环管控系统及方法，当风电机组发生故障早期，通过预警模型检测到其在表征健康状态的特征值上出现异常，进而抓取到异常，从而指导运维人员及时启动干预措施，避免风电机组故障进一步恶化。与此同时，结合CMS振动数据监测，能充分将风电场传输回来的数据运用起来，实现多维度的实现风机故障预警。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种风电机组故障预警闭环管控系统，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。

进一步，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。

进一步，所述预警分析层具体执行以下操作：