[发明专利]一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统

权利要求书

1.一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统,其特征在于，包括：网关设备、数据处理单元以及模型构建单元；

所述数据处理单元和所述模型构建单元均基于SCADA系统平台进行集成与开发，且所述数据处理单元获取研究对象的数据信息并生成用于所述模型构建单元提取的故障数据库；

所述网关设备包括存储器、中央处理器以及存储在所述存储器上并可以在所述中央处理器上运行的计算机程序；

所述数据处理单元包括标准化预处理模块以及与所述标准化预处理模块连接的故障数据自动标注模块；

所述模型构建单元包括信息提取模块、故障预警模块以及可视化模块，所述信息提取模块连接所述故障预警模块，所述故障预警模块连接所述可视化模块；

所述信息提取模块调取经过所述数据处理单元生成的所述故障数据库，进行关联信息的挖掘以及预警测试，并将预测评估反馈给所述研究对象。

2.根据权利要求1所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：所述标准化预处理模块基于SCADA系统，提取风电机组样本数据，研究所述风电机组运行数据与所述风电机组主要部件运行特性之间的关联关系，对所述风电机组样本数据进行标准化处理，建立标准化预处理工具包，实现数据的自动化预处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：所述故障数据自动标注模块，基于SCADA系统提取所述风电机组样本数据，研究所述风电机组运行故障数据自动标注方法，并建立对应的故障数据库。

4.根据权利要求1所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：所述信息提取模块，基于SCADA系统提取的所述风电机组样本数据，建立关联参数挖掘模型，获取关键监测变量数据库。

5.根据权利要求1所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：所述故障预警模块，基于机器学习和深度学习技术，建立典型故障监测预警模型库，开发相应的模型训练模块和模型评估模块。

6.根据权利要求5所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：所述机器学习技术包括多元线性回归、神经网络以及支持向量机。

7.根据权利要求1所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：所述可视化模块，开发并运用于所述风电机组的运维和管理。

8.根据权利要求2所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：所述样本数据的标准化处理包括数据重采样、异常点检测、缺失值填充以及归一化。

9.根据权利要求2所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：运行特性包括发电量、机组运行时间、温度、震动、风速以及风向并以图表形式展现。

10.根据权利要求3所述的一种基于SCADA数据建模风电机组故障分析系统，其特征在于：所述故障数据自动标注模块，基于风电场历史运行数据、事件记录或故障维修记录，包括：子标签库设置模块、子标签选择模块、标签构建模块、运算值计算模块、哈希模块、标注模块以及编辑模块，且各模块依次电连接。