[发明专利]风电机组监测方法及装置有效
| 申请号： | 201511032665.1 | 申请日： | 2015-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN105604807B | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 乔志强;李康;唐新安 | 申请（专利权）人： | 北京金风科创风电设备有限公司 |
| 主分类号： | F03D17/00 | 分类号： | F03D17/00 |
| 代理公司： | 北京天健君律专利代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 罗延红;王方明 |
| 地址： | 100176 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了风电机组监测方法及装置，通过对风电机组上已安装的实际传感器进行第一数据采集，将第一数据输入机器学习模型中，获取风电机组的虚拟传感器的第二数据，根据第一数据和第二数据对风电机组进行监测。本实施例中通过机器学习模型能够实现实际传感器与虚拟传感器的映射，可以通过已安装的传感器对风电机组进行全方位的状态监测，提高了监测的准确性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 机组 监测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种风电机组监测方法，其特征在于，包括：对风电机组的各零部件之间的关系进行分析，获取各零部件之间的传递函数；根据所述传递函数构建虚拟的机组模型；对所述机组模型进行测试获取所述机组模型的测试数据；提取所述测试数据的特征参数，得到特征参数样本矩阵；使用所述特征参数样本矩阵对机器学习模型进行训练直到所述机器学习模型的均方误差最小；对所述风电机组上已安装的实际传感器进行第一数据采集；根据所述第一数据与第二数据的之间的映射关系，将所述第一数据输入所述机器学习模型中，获取所述风电机组的虚拟传感器的第二数据；根据所述第一数据和所述第二数据对所述风电机组进行监测。
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