[发明专利]风力发电机状态监控方法与系统

摘要

一种风力发电机状态监控方法与系统。所述方法包括以下步骤：获取历史SCADA数据和对应于历史SCADA数据的风力发电机报告，其中历史SCADA数据包括风力发电机的操作数据，并且其中风力发电机报告包括：被诊断为正常或有缺陷状态的风力发电机的健康状况，以及如果风力发电机的健康状况被诊断为有缺陷状态时的具有相应故障详情的有缺陷部件；模型训练步骤：通过建立历史SCADA数据和风力发电机报告之间的关系，训练整体模型用于整体诊断风力发电机，并且基于历史SCADA数据和对应的风力发电机报告训练不同个体模型用于分析风力发电机的不同部件；整体诊断步骤：获取实时SCADA数据，输入实时SCADA数据至已训练的整体模型，从已训练的整体模型获得风力发电机的健康状况，以及如果已训练的整体模型判定风力发电机为有缺陷状态则执行个体诊断步骤；个体诊断步骤：输入实时SCADA数据至与有缺陷的部件对应的已训练的个体模型，以及从对应于有缺陷的部件的已训练的个体模型获得有缺陷的部件的故障详细信息。纯SCADA‑数据‑驱动技术使得所述方法能在节省附加的监控传感器的安装方面使风力发电机运营者受益，并且分层概念结构使得其在加速算法执行效率方面受益。

主权项

1.一种风力发电机状态监控方法，包括如下步骤：历史数据获取步骤：获取历史SCADA数据和对应于所述历史SCADA数据的风力发电机报告，其中所述历史SCADA数据包括所述风力发电机的操作数据，并且其中所述风力发电机报告包括：被诊断为正常或有缺陷状态的风力发电机的健康状况，以及如果风力发电机的健康状况被诊断为有缺陷状态时的具有对应的故障详细信息的有缺陷部件；模型训练步骤：基于所述历史SCADA数据和对应的风力发电机报告，通过建立所述历史SCADA数据和所述风力发电机报告之间的关系，训练用于整体诊断所述风力发电机的整体模型并且训练用于分析所述风力发电机的不同部件的不同个体模型；整体诊断步骤：获取实时SCADA数据，输入所述实时SCADA数据至已训练的整体模型，从所述已训练的整体模型获得所述风力发电机的健康状况，以及如果所述已训练的整体模型判定风力发电机为有缺陷状态则执行个体诊断步骤；个体诊断步骤：输入所述实时SCADA数据至对应于所述有缺陷部件的已训练的个体模型，以及从对应于所述有缺陷部件的所述已训练的个体模型获得所述有缺陷部件的故障详细信息。