【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于海上风电场预警，具体为一种基于风电大数据的海上风电场运行状态预警系统。
技术介绍
1、海上风电场电气设备繁多，且气候环境恶劣，风电场设备容易受到海风海浪、盐雾以及冰冻的侵袭，因此海上风电场设备的故障率会比较高，并且海上风电场距离海岸一般10-50km，海上设备检修需要专业船只或直升飞机，费用昂贵。传统的风电场维修包括计划维修和事后维修两类，两种方式存在难以及时发现设备异常并修正，以及影响供电可靠性并带来不必要经济损失的问题。
2、风电大数据能够记录了海上风电环境的实时数据，包括环境因素数据、电气因素数据、性能因素数据和故障因素数据，利用该数据能够分析海上风电场运行设备的运行状态分析，目前，海上风电场运行状态不会根据历史数据对海上风电设备进行预测，实现海上风电设备的有效管理，海上风电大数据以及风电设备运行状态的历史数据，对海上风电场设备的预警没有得到借鉴和指示，但是，海上风电大数据以及风电设备运行状态的历史数据是海上风电场最直接且准确的数据报告，他对海上风电场运行状态的预警十分关键，因此，针对该问题，本专利技术整合了实时的风电大数据的、以及根据在类似风电数据情况下工作风电设备的运行转态，通过整合的数据，与海上设备最佳运行状态的方向进行对比，可以对海上设备运行状态风险情况进行预警，再通过预警，针对性的判断海上具体的故障设备，方便快速检修。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于风电大数据的海上风电场运行状态预警系统，能够根据历史数
2、为实现上述目的，具体技术方案如下：
3、本专利技术之一是提供一种基于风电大数据的海上风电场运行状态预警方法，包括采集海上风电场设备运行时实时的环境因素数据、电气因素数据、性能因素数据和故障因素数据，采集海上风电场设备正常运行时的历史数据；通过数据预处理模块对实时采集的数据和采集的历史数据分别进行预处理，分别建立特征数据模型和历史特征数据模型；构建神经网络模型，设定海上风电场风险阈值，基于历史特征数据模型；通过神经网络模型计算海上风电场设备运行时实时数据，基于特征数据模型；通过蚁群算法计算后续预测数据，建立预测特征数据模型，基于海上风电场设备运行时实时的特征数据，通过神经网络模型，计算海上风电场设备运行时预测数据，基于预测特征数据模型；通过比较海上风电场设备运行时预测数据和海上风电场风险阈值的大小，得到最终海上风电场运行状态的预测结果。
4、本专利技术之二是提供一种基于风电大数据的海上风电场运行状态预警系统，包括：
5、数据采集模块：采集海上风电场设备的环境因素数据、电气因素数据、性能因素数据和故障因素数据，包括历史数据和实时运行数据；
6、数据预处理模块：利用采集的海上风电场设备的历史数据和实时运行数据，建立特征数据模型和历史特征数据模型，基于特征数据模型，通过蚁群算法计算出预测数据，利用预测数据建立预测特征数据模型；
7、神经网络模块：基于历史特征数据模型，计算海上风电场运行状态预警阈值，基于预测特征数据模型，计算海上风电场运行状态预警预测值；
8、计算机交互模块：比对计算得到的海上风电场运行状态预警阈值和海上风电场运行状态预警预测值，并通过比对结果反馈到预警设备。
9、本专利技术之三是提供一种基于风电大数据的海上风电场运行状态预警装置，该装置与基于风电大数据的海上风电场运行状态预警系统通讯连接。
10、与现有技术相比，本专利技术的有益效果至少在于：
11、本专利技术利用海上风电场运行状态预警模块实现对海上风电场的管理，海上风电场运行状态预警模块是通过神经网络模块计算得出，计算所需要的数据来自于海上风电场设备运行时的环境因素数据、电气因素数据、性能因素数据和故障因素数据，是海上风电场设备运行时的实际数据，利用该数据计算得到的海上风电场运行状态风险预测数据，该数据受到日风电大数据以及季度风电大数据的直接影响，再通过该数据来预测未来的日和季度海上风电场设备管理方向，再与预警阈值进行比对，通过结果，来实现海上风电场设备运行管理，包括电气设备管理和外部硬件结构管理，实现能够根据历史数据和当前的风电大数据，实现海上风电场运行设施的安全预警。
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1.一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
7.根据权利要求4所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
8.根据权利要求4所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
9.一种基于风电大数据的海上风电场运行状态预警系统，其特征在于，包括：
10.一种基于风电大数据的海上风电场运行状态预警装置，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种基于风电大数据的海上风电场运行状态的预警方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李占江，李庆浩，孙晗峰，王俊杰，班长虹，张珍后，王晨，沈振宇，
申请(专利权)人：国家电投集团山东能源发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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