[发明专利]一种风力发电机组的故障预测方法及装置

说明书

公开了一种风力发电机组的故障预测方法及装置，所述方法包括：获取多台风力发电机组在预定周期内的历史风速数据；针对每台风力发电机组，基于每台风力发电机组的历史风速数据和设计参数计算极端阵风参量；利用极端阵风参量，建立极端阵风模型；根据每台风力发电机组的历史风速数据和极端阵风模型，生成每台风力发电机组在预定周期内的第一风速衍生变量；获取每台风力发电机组的与第一风速衍生变量对应的状态信息；所述状态信息用于表征每台风力发电机组是否发生故障；根据每台风力发电机组的第一风速衍生变量和状态信息，建立逻辑回归模型；基于建立的逻辑回归模型和待预测风力发电机组的第一风速衍生变量，预测待预测风力发电机组的故障概率。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种风力发电机组的故障预测方法及装置。

背景技术

随着对环境问题的关注和新能源技术的发展，风力发电越来越得到重视。风力发电是将风能转换成电能，其出力很大程度上受到风速的影响，风速的波动会导致风机出力的波动，进而影响电网，对于风电场而言，一个地区的风速是该地区风能资源状况的最主要的指标之一，直接关系到风电场的经济性和开发价值。

目前，风速的表示方法通常有两种，第一种采用风速频率表示风速，多应用在风资源评估和风电场的设计中，即表征各风速区间内风速出现的频率，其计算公式为：

其中，n为统计观测时段内风速序列个数，i为风速区间内风速序列个数。

风速的第二种表示方法可以为通过威布尔分布函数模拟一个地区的风速，威布尔分布也是目前描述风速概率分布比较常用的模型，其表达式如下：

其中，x是随机变量，λ为比例参数，k为形状参数，并且λ和k都大于0。

现有的风速的表示方法存在如下问题：当采用风速频率表示风速时，仅可以表征各风速区间内风速出现的频率，不能综合反映风速在预定周期内的数值变化特征，并且通过风速频率表示风速的方式过于单一化；而通过威布尔分布虽然能够表现风速的概率分布特征，但是对于风速的表示仅通过概率密度分布进行分析，具有一定的局限性，无法衡量风速在预定周期内的分布情况和波动情况，进而也无法得知风速对风力发电机组的故障有何影响，因此，目前亟需一种能够反映风速在预定周期内的分布情况和波动情况的衡量指标。

发明内容

本发明提供了一种风力发电机组的故障预测方法及装置，可以根据生成的反应风速在预定周期内分布和波动情况的指标，建立风力发电机组故障与风速指标相关的预测模型，进行风力发电机组的故障预测。

第一方面，本发明提供了一种风力发电机组的故障预测方法，所述方法包括：

获取多台风力发电机组在预定周期内的历史风速数据；

针对多台风力发电机组中的每台风力发电机组，基于每台风力发电机组的历史风速数据和设计参数计算极端阵风参量；

利用所述极端阵风参量，建立极端阵风模型；

根据所述每台风力发电机组的历史风速数据和所述极端阵风模型，生成所述每台风力发电机组在所述预定周期内的第一风速衍生变量；

获取每台风力发电机组的与第一风速衍生变量对应的状态信息；所述状态信息用于表征所述每台风力发电机组是否发生故障；

根据每台风力发电机组的第一风速衍生变量和状态信息，建立逻辑回归模型；

基于建立的逻辑回归模型和待预测风力发电机组的第一风速衍生变量，预测所述待预测风力发电机组的故障概率。

第二方面，本发明提供了一种风力发电机组的故障预测方法，所述方法包括：

获取多台风力发电机组在预定周期内的历史风速数据；