【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电相关，具体涉及一种风力机组发电性能异常检出方法及系统。
技术介绍
1、随着风力发电产业的快速发展，已然成为可再生能源利用的重要一环，风力发电作为除水力发电技术外最成熟的发电技术，目前国内风电机组的制造技术已经趋向成熟，它是一种将风的动能转换为电能的系统，要保证风力发电的性能，就需实时监测风力发电机组的运行状态和发电量，目前随着风力发电厂的规模逐渐增加，风力发电机组可能出现异常影响风力发电的性能导致达不到预期发电量，难以获取准确的运行参数并精准判断出风力发电机组存在的异常并快速处理。
2、因此，现有技术中存在机组运行参数获取不精准，进而导致模型预测的实时发电量偏差较大使得风电机组性能异常定位检出不准确、不可靠的技术问题。
技术实现思路
1、基于此，本申请实施例提供了一种风力机组发电性能异常检出方法，解决了现有风力机组发电性能异常检出技术中存在的机组运行参数获取不精准，进而导致模型预测的实时发电量偏差较大使得风电机组性能异常定位检出不准确、不可靠的技术问题，从而达到定位检出风电机组性能异常更加准确的技术效果。
2、本申请实施例的第一个方面，提供了一种风力机组发电性能异常检出方法，所述方法包括：
3、通过数据采集云端对目标风力机组进行运行全流程的监测，提取目标风力机组的历史运行参数集；
4、基于所述历史运行参数集构建目标风电机组的发电性能模型；
5、通过所述发电性能模型对目标风电机组的发电量进行预测，确定目
6、判断目标风电机组的实际发电量是否符合所述期望发电量；
7、若不符合，则对目标风电机组的实时运行参数集进行覆盖遍历，确定多个覆盖数据，其中，所述多个覆盖数据包含多个异常运行参数；
8、根据所述多个异常运行参数制定目标风电机组的检修方案；
9、按照所述检修方案对目标风电机组进行全流程的检修维护。
10、本申请实施例的第二个方面，提供了一种风力机组发电性能异常检出的系统，所述系统包括：
11、历史运行参数集获取模块，所述历史运行参数集获取模块用于通过数据采集云端对目标风力机组进行运行全流程的监测，提取目标风力机组的历史运行参数集；
12、发电性能模型构建模块，所述发电性能模型构建模块用于基于所述历史运行参数集构建目标风电机组的发电性能模型；
13、期望发电量确定模块，所述期望发电量确定模块用于通过所述发电性能模型对目标风电机组的发电量进行预测，确定目标风电机组的期望发电量；
14、发电量判断模块，所述发电量判断模块用于判断目标风电机组的实际发电量是否符合所述期望发电量；
15、多个覆盖数据确定模块，所述多个覆盖数据确定模块用于若不符合，则对目标风电机组的实时运行参数集进行覆盖遍历，确定多个覆盖数据，其中，所述多个覆盖数据包含多个异常运行参数；
16、检修方案制定模块，所述检修方案制定模块用于根据所述多个异常运行参数制定目标风电机组的检修方案；
17、风电机组检修维护模块，所述风电机组检修维护模块用于按照所述检修方案对目标风电机组进行全流程的检修维护。
18、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
19、本申请通过数据采集云端对目标风力机组进行运行全流程的监测，提取目标风力机组的历史运行参数集，基于所述历史运行参数集构建目标风电机组的发电性能模型，通过所述发电性能模型对目标风电机组的发电量进行预测，确定目标风电机组的期望发电量，判断目标风电机组的实际发电量是否符合所述期望发电量，若不符合，则对目标风电机组的实时运行参数集进行覆盖遍历，确定多个覆盖数据，其中，所述多个覆盖数据包含多个异常运行参数，根据所述多个异常运行参数制定目标风电机组的检修方案，按照所述检修方案对目标风电机组进行全流程的检修维护，解决了现有风力机组发电性能异常检出技术中存在的机组运行参数获取不精准，进而导致模型预测的实时发电量偏差较大使得风电机组性能异常定位检出不准确、不可靠的技术问题，从而达到定位检出风电机组性能异常更加准确的技术效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种风力机组发电性能异常检出方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过数据采集云端对目标风力机组进行运行全流程的监测，提取目标风力机组的历史运行参数集，方法包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述历史运行参数集构建目标风电机组的发电性能模型，方法包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述发电性能模型对目标风电机组的发电量进行预测，确定目标风电机组的期望发电量，方法包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标风电机组的实时运行参数集进行覆盖遍历，确定多个覆盖数据，方法包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个异常运行参数制定目标风电机组的检修方案，方法包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，方法包括：
8.一种风力机组发电性能异常检出系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种风力机组发电性能异常检出方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过数据采集云端对目标风力机组进行运行全流程的监测，提取目标风力机组的历史运行参数集，方法包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述历史运行参数集构建目标风电机组的发电性能模型，方法包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述发电性能模型对目标风电机组的发电量进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：程学文，徐志轩，吴雨晴，郭鹏，帅超，曹庆才，郭旭峰，
申请(专利权)人：大唐可再生能源试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。