[发明专利]基于SCADA的风电机组运行状态评估及故障诊断方法在审
| 申请号： | 201710848286.2 | 申请日： | 2017-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN107797063A | 公开（公告）日： | 2018-03-13 |
| 发明（设计）人： | 王飞;梁平;马晓晶;徐婷 | 申请（专利权）人： | 北京瑞盈同创智能技术研究院有限公司;国网山东省电力公司济南供电公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G01R31/34 | 分类号： | G01R31/34;G01M99/00;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司11403 | 代理人： | 王刚 |
| 地址： | 101102 北京市通州区中关村科技园*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SCADA的风电机组运行状态评估及故障诊断方法，包括基于SCADA系统提取的样本数据，研究风电机组运行数据与主要部件运行特性间的关联关系；研究基于聚类算法、集群分析和机器学习方法的风电机组运行状态预测方法；研究风电机组故障诊断方法，采用决策树模型和关联规则理论，结合风电机组长期稳定运行状态的统计特性，研究故障诊断规则。本发明能够有效实现风电机组运行状态评估及故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 scada 机组 运行 状态 评估 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于SCADA的风电机组运行状态评估及故障诊断方法，其特征在于，包括：基于SCADA系统提取的样本数据，研究风电机组运行数据与主要部件运行特性间的关联关系；研究基于聚类算法、集群分析和机器学习方法的风电机组运行状态预测方法；研究风电机组故障诊断方法，采用决策树模型和关联规则理论，结合风电机组长期稳定运行状态的统计特性，研究故障诊断规则。
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