[发明专利]一种风力发电机组变桨蓄电池异常故障预测方法

摘要

一种风力发电机组变桨蓄电池异常故障预测方法，包括如下步骤：首先对历史的变桨蓄电池异常故障数据和同时刻可导致变桨蓄电池异常故障的相关变量数据进行处理，消除数据噪声，处理因检测系统引起的异常数据；然后从处理后的数据中挖掘出变桨蓄电池异常故障的隐藏信息，将该隐藏信息与处理后的数据进行相似性分析，构造出异常故障分类器模型；最后，采用异常故障分类器对实时数据及隐藏信息进行分类，检索变桨蓄电池异常故障案例库，匹配与实时数据、隐藏信息、以及分类结果最具相似度的故障信息，作出预测，随后用实际情况验证预测结果，并根据验证结果完善故障案例库或加权修正异常故障分类器，实现异常故障的准确预测。

主权项

1.一种风力发电机组变桨蓄电池异常故障预测方法，其特征是，对变桨蓄电池异常故障数据和同时刻导致变桨蓄电池异常故障的相关变量数据进行处理，从处理后的数据中挖掘出变桨蓄电池异常故障的隐藏信息，用隐藏信息与处理后数据的相似性构造异常故障分类器模型，然后使用异常故障分类器模型对实时数据及隐藏信息进行分类，并将分类结果、实时数据及隐藏信息与异常故障案例库中的数据进行相似度比较，以相似度高低来预测变桨蓄电池异常故障；同时，通过实际结果完善异常故障案例库或修正异常故障分类器模型；所述的异常故障案例库建立方法如下：对变桨蓄电池异常故障数据和同时刻导致变桨蓄电池异常故障的相关变量数据进行处理，剔除因检测系统引起的异常数据和孤立点数据；从处理后的数据中挖掘出反映变桨蓄电池性能异常的隐藏信息，用隐藏信息数据、处理后的数据和维修记录数据建立异常故障案例库。