【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风力发电设备维护与故障预测领域，具体为一种风力涡轮机预测性维护方法及系统。
技术介绍
1、风力涡轮机的运行环境复杂，长期暴露于高风速、温湿度变化以及沙尘等不利条件中，关键部件容易受到磨损、疲劳和故障的影响。风力涡轮机一旦出现故障，不仅会导致发电效率下降，还可能造成设备损坏和经济损失。因此，如何高效、可靠地对风力涡轮机进行故障预测和维护，成为业内亟待解决的技术难题。
2、现有技术中，风力涡轮机的维护方法主要包括定期维护和基于状态的维护。传统定期维护通常按照固定周期进行检修，未能充分考虑设备的实时状态和环境影响，容易导致资源浪费或维护不及时。
3、且现有技术在数据采集、故障预测、维护策略和智能化方面存在明显不足。为此，亟需一种能够融合多源数据、提高故障预测精度、动态优化维护策略的智能化预测性维护方法，以提升风力涡轮机的运行可靠性和运维效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：一种风力涡轮机预测性维护方法及系统，该方法和系统在数据全面性、模型预测精度、实时性及维护自动化等方面具有显著提升。
2、本专利技术采用的技术方案如下：一种风力涡轮机预测性维护方法，包括以下步骤：
3、1).采集风力涡轮机的多源数据，包括运行数据、环境数据和历史维护数据；
4、2).对采集的数据进行预处理，采用小波变换提取振动信号的高频特征与低频趋势，主成分分析降维并降低冗余数据，同时通过kalman滤波消除噪声；
5、3).
6、4).基于局部异常聚类算法进行故障前兆分析，包括：
7、将实时数据划分为固定时间窗口，提取滑动窗口内的统计特征；
8、基于k-means或dbscan算法对异常点进行聚类分析；
9、通过动态时间规整算法匹配异常聚类与历史故障模式，判断潜在故障的可能性；
10、5).动态调整维护周期，所述调整公式为：;其中，为调整后的维护周期，为基础维护周期，和为调整系数， 为当前运行负载，为健康状态评分；
11、6).结合环境动态影响因子优化健康状态评分，优化公式为：；其中，为调整后的健康评分，为初始健康评分，为环境动态权重，所述环境动态权重由环境特征的主成分权重与特征值决定；
12、7).基于预测结果与历史维护记录自动生成维护方案，所述维护方案包括维护部件、所需工具和操作步骤，并根据优先级进行任务排序；
13、8).将维护方案发送至运维人员或自动化维护系统执行；
14、其中，步骤1)中，运行数据包括振动、电流和转速部件的实时状态信息；环境数据包括风速、风向、温湿度和沙尘浓度环境参数；历史维护数据包括故障类别、发生原因和维护记录；多源数据中的运行数据还通过热成像设备获取关键部件的温度分布，结合图像处理算法检测异常热斑，优化故障预测结果；
15、其中，步骤4)中的局部异常聚类算法采用滑动窗口技术提取时间序列数据的均值、标准差和峰值作为聚类特征，异常点的聚类结果通过动态时间规整算法与历史故障数据进行匹配；
16、其中，步骤5)中的运行负载通过实时监测发电功率、转速 和风速计算得出，风速与发电功率之间的关系由功率曲线模型表示；
17、其中，步骤6)中的环境动态权重 通过以下公式计算：；其中，为环境动态权重，为环境特征的主成分权重，为环境特征值，为环境参数的数量；j为环境参数索引，表示第j个环境参数；
18、其中，步骤7)中，维护方案的任务优先级基于健康状态评分和环境风险评分，优先处理评分低或风险高的风机；
19、其中，步骤3)中的深度学习预测模型采用多模态transformer模型，分别处理时间序列数据、环境参数和图像数据，融合结果用于输出健康状态评分；
20、其中，所述风力涡轮机的控制柜内部署边缘计算节点，边缘节点实时处理传感器数据并上传异常检测结果至云端；
21、其中，步骤7)中，自动生成的维护方案结合动态优先级，优化维护路径和任务调度，降低运维成本；
22、其中，步骤5)中，通过实时环境数据动态更新 和参数，以适应环境条件的变化。
23、一种风力涡轮机预测性维护系统，包括：
24、数据采集模块，用于采集风力涡轮机的运行数据、环境数据和历史维护数据；
25、边缘计算模块，用于对采集的运行数据和环境数据进行去噪处理并提取关键特征值；
26、多模态深度学习预测模块，用于融合时间序列数据、环境参数和图像数据，生成风力涡轮机的健康状态评分和潜在故障类别；
27、动态维护优化模块，用于基于健康状态评分、环境动态影响因子和运行负载实时调整维护周期，并自动生成包括维护部件、工具和操作步骤的维护方案；
28、中央监控与管理平台，用于可视化监控风力涡轮机的实时运行状态、健康评分和维护计划，及维护任务的分配与调度。
29、其中，所述多模态深度学习预测模块包括：
30、时间序列数据处理单元，用于提取振动、电流和转速的时间序列特征；
31、环境数据处理单元，用于分析风速、温湿度和沙尘浓度环境特征；
32、图像数据处理单元，通过卷积神经网络处理关键部件的热成像图像以检测温度异常区域；
33、特征融合与预测单元，通过transformer模型融合所述时间序列数据、环境数据和图像数据的特征，并输出健康状态评分和潜在故障类别。
34、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
35、多源数据采集与整合：通过整合运行数据、环境数据和历史维护数据，全面了解风力涡轮机的运行状态，避免单一数据源可能导致的信息缺失。
36、边缘计算与实时分析：部署边缘计算模块实时处理数据，减少数据传输延迟，提高故障预测的实时性和效率。
37、多模态深度学习预测模型：融合时间序列、环境参数和图像数据，使用多模态transformer模型实现设备健康状态评分与故障类别预测，显著提高预测准确性。
38、局部异常聚类分析：通过滑动窗口提取统计特征并结合k-means或dbscan算法进行异常聚类分析，进一步提升故障前兆检测的灵敏度。
39、动态维护周期调整：结合运行负载、健康评分和环境影响因素，动态调整维护周期，提高维护计划的适应性和资源利用效率。
40、自动化维护方案生成：基于预测结果与历史记录，自动生成优先级排序的维护方案，优化维护任务的分配与调度，降低运维成本。
41、优化健康评分模型：将环境动态影响因子纳入健康评分的计算，确保评分更具适用性和准确性。
42、全方位数据存储与可视化管理：采用时间序列数据库和关系型数据库管理不同类型的数据，并通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤1)中，运行数据包括振动、电流和转速部件的实时状态信息；环境数据包括风速、风向、温湿度和沙尘浓度环境参数；历史维护数据包括故障类别、发生原因和维护记录；多源数据中的运行数据还通过热成像设备获取关键部件的温度分布，结合图像处理算法检测异常热斑，优化故障预测结果。
3.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤4)中的局部异常聚类算法采用滑动窗口技术提取时间序列数据的均值、标准差和峰值作为聚类特征，异常点的聚类结果通过动态时间规整算法与历史故障数据进行匹配。
4.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤5)中的运行负载通过实时监测发电功率、转速和风速计算得出，风速与发电功率之间的关系由功率曲线模型表示；通过实时环境数据动态更新和参数，以适应环境条件的变化。
5.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤6)中的环境动态权重通过以下公式
6.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤7)中，维护方案的任务优先级基于健康状态评分和环境风险评分，优先处理评分低或风险高的风机；自动生成的维护方案结合动态优先级，优化维护路径和任务调度，降低运维成本。
7.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤3)中的深度学习预测模型采用多模态Transformer模型，分别处理时间序列数据、环境参数和图像数据，融合结果用于输出健康状态评分。
8.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：所述风力涡轮机的控制柜内部署边缘计算节点，边缘节点实时处理传感器数据并上传异常检测结果至云端。
9.一种风力涡轮机预测性维护系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的一种风力涡轮机预测性维护系统，其特征在于，包括：所述多模态深度学习预测模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤1)中，运行数据包括振动、电流和转速部件的实时状态信息；环境数据包括风速、风向、温湿度和沙尘浓度环境参数；历史维护数据包括故障类别、发生原因和维护记录；多源数据中的运行数据还通过热成像设备获取关键部件的温度分布，结合图像处理算法检测异常热斑，优化故障预测结果。
3.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤4)中的局部异常聚类算法采用滑动窗口技术提取时间序列数据的均值、标准差和峰值作为聚类特征，异常点的聚类结果通过动态时间规整算法与历史故障数据进行匹配。
4.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤5)中的运行负载通过实时监测发电功率、转速和风速计算得出，风速与发电功率之间的关系由功率曲线模型表示；通过实时环境数据动态更新和参数，以适应环境条件的变化。
5.根据权利要求1所述的一种风力涡轮机预测性维护方法，其特征在于：步骤6)中的环...
【专利技术属性】
技术研发人员：江茂营，王德峰，丁富龙，钟婧，
申请(专利权)人：福建亿山能源管理有限公司，
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。