[发明专利]一种风电机组运行状态的监测系统及监测方法

权利要求书

1.一种风电机组运行状态的监测系统，其特征在于，所述监测系统包括端侧设备层、边缘服务器以及云中心平台：

所述端侧设备层，用于在预设周期内实时获取待监测风电机组的每个待监测设备的多个运行状态参数，并将多个运行状态参数发送至在待监测风电机组的预设距离处的边缘服务器中，接收所述边缘服务器发送的待监测设备的故障信息，并对待监测设备的故障信息进行维修处理；

所述边缘服务器，用于接收所述端侧设备层发送的至少一个待监测设备的多个运行状态参数，并向所述云中心平台发送获取至少一个待监测设备相对应的监测分析模型的指令，针对于每一个待监测设备，在接收到该待监测设备所对应的监测分析模型之后，将该待监测设备所对应的多个运行状态参数输入至该待监测设备相对应的监测分析模型之中，输出该待监测设备所对应的故障信息，并对所述故障信息的等级进行判断，确定将该故障信息发送给所述端侧设备层或者所述云中心平台；

所述云中心平台，用于响应所述边缘服务器发送的获取至少一个待监测设备所对应的监测分析模型的指令之后，将预先训练好的至少一个待监测设备所对应的监测分析模型发送至所述边缘服务器，接收所述边缘服务器发送的待监测设备的故障信息，并对待监测设备的故障信息进行维修处理。

2.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述边缘服务器用于通过以下方式对所述故障信息的等级进行判断：

针对于每一个待监测设备的多个故障信息，对该待监测设备的每一个故障信息的故障等级进行检测，若该所述故障信息的故障等级小于该故障信息对应的参考故障等级，则将该故障信息发送给所述端侧设备层进行维修处理；

若该所述故障信息的故障等级大于该故障信息对应的参考故障等级，则将该故障信息发送给所述云中心平台进行维修处理。

3.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，针对于每一个待监测设备，所述云中心平台用于通过以下对步骤训练与该待监测设备对应的监测分析模型：

从预先建立的该待监测设备的运行状态参数数据库中获取多个历史运行状态参数；

将多个所述历史运行状态参数输入至深度学习模型，输出该待监测设备的预测运行状态参数；

基于每一个历史运行状态参数以及该历史运行状态参数对应的预测运行状态参数，确定出深度学习模型的预测残差值；

基于所述预测残差值对所述深度学习模型进行迭代训练得到所述监测分析模型。

4.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述云中心平台还用于：

在预设周期内获取各个待监测设备的多个运行状态参数；

针对于每一个待监测设备，基于该待监测设备多个运行状态参数，确定该待监测设备的运行状态；

针对于每一个待监测设备，对该待监测设备所对应的监测分析模型根据所述运行状态进行模型优化，以使监测分析模型满足待监测设备的运行状态。

5.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述边缘服务器还用于：

在接收到所述端侧设备层发送的各个监测设备的多个运行状态参数之后，将每一个待监测设备所对应的多个运行状态参数依据该待监测设备的标签信息进行分类存储。

6.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述监测系统还包括第一网络层模块以及第二网络层模块，其中，所述第一网络层模块与所述端侧设备层以及所述边缘服务器通信连接，所述第二网络层模块与所述边缘服务器与所述云中心平台通信连接：

所述第一网络层模块，用于接收所述端侧设备层的各个待监测设备的多个运行状态参数，并将各个待监测设备的多个运行状态参数发送至所述边缘服务器；

所述第二网络层模块，用于接收所述边缘服务器发送获取监测分析模型的指令，并将所述发送获取监测分析模型的指令发送至所述云中心平台。