[发明专利]无人值守的风力发电运维管理方法及系统

权利要求书

1.一种无人值守的风力发电运维管理方法，其特征在于，包括：

建立与预搭建机器值守系统的通讯连接；其中，机器值守系统包括在无人机和/或无人船艇系统以及现场视频监控系统；

获取机器值守系统反馈的监察数据；

基于监察数据执行风机及风机关联设施的缺陷智能识别，并结合时间参数产生智能识别报告；

根据预设的事件分类标准对智能识别报告做事件分类，确定所属事件类别，并结合时间参数产生历史事件分类数据；以及，

导入预设的预测评估模型做风电场的事件预测，产生预警提示数据。

2.根据权利要求1所述的无人值守的风力发电运维管理方法，其特征在于：所述预测评估模型设置为基于马尔科夫链处理历史时间分类数据生成。

3.根据权利要求1所述的无人值守的风力发电运维管理方法，其特征在于，还包括：执行预测响应进程；所述预测响应进程包括：

发送预警提示数据至指定终端，并获取终端的反馈数据；

识别反馈数据，判定是否执行无人预巡检动作，如果是，则基于发电场的实况做差异化分析处理，产生实时分析数据；如果否，则以t1为时间周期再次发送预警提示数据，直到预警提示数据对应的事件出现或接收到匹配的人工介入反馈数据。

4.根据权利要求3所述的无人值守的风力发电运维管理方法，其特征在于，所述差异化分析处理包括：

调用实时时间节点前t2时间的预连接的风电场天气监测系统的环境数据，并获取实时时间节点后t3时间的在网天气预测信息；

判定环境数据、在网天气预测信息中是否出现风险标准环境，如果是，则统计风险次数和持续时间，确定风险级别，产生风险记录；

判断风险记录是否超出阈值，如果是，则输出安全差值报告。

5.根据权利要求4所述的无人值守的风力发电运维管理方法，其特征在于，所述差异化分析处理包括：

获取预建立连接的风力发电场的风机状态监测数据；以及，

比对同一发电场的各个风机的状态参数，产生状态差值报告。

6.根据权利要求5所述的无人值守的风力发电运维管理方法，其特征在于，所述差异化分析处理还包括：

发送无人预巡检指令至机器值守系统，且当安全差值报告或状态差值报告符合条件库中的预设风机机组停机条件，则发送机组停止指令至风力发电场的机组。

7.根据权利要求6所述的无人值守的风力发电运维管理方法，其特征在于：所述无人预巡检指令从预巡检指令库调取，且预巡检指令库中建立各个无人预巡检指令 与预警提示数据对应的事件的一一对应关系。

8.根据权利要求7所述的无人值守的风力发电运维管理方法，其特征在于，所述差异化分析处理包括：

调用预上传的风机的维修记录；其中，维修记录包括维修时间、位置、人员及修复后图像；以及，

基于监察数据，比对历史维修位置的实时状态和修复后图像。

9.一种无人值守的风力发电运维管理系统，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至8中任一种无人值守的风力发电运维管理方法的计算机程序。