[实用新型]基于电气量分析诊断技术的相关风电大部件智能监测系统

说明书

本实用新型涉及风电机组监测的技术领域，特别是涉及一种基于电气量分析诊断技术的相关风电大部件智能监测系统，其对风电机组进行实时监测，并对数据进行远程分析，预测风电机组各个部位的故障率；包括：风电机组监测模块：对风电机组的运行状况以及风电机组周围环境进行监测；数据转发模块：将风电机组检测模块检测到的数据发送至数据处理模块中；数据处理模块：预测风电机组各个部件的故障率；远程控制模块：技术人员远程对风电机组的参数进行修整，或远程对风电机组的运行数据进行下载；操控模块：对风电机组监测模块、数据处理模块和远程控制模块进行管理。

技术领域

本实用新型涉及风电机组监测的技术领域，特别是涉及一种基于电气量分析诊断技术的相关风电大部件智能监测系统。

背景技术

风电机组是将风的动能转换为电能的系统，风电机组大部分安装于比较偏远的地区，通过工作人员进行检修，难度加大，耗费人力物力较多，所以现在很多风电机组通过检测系统远程检测风电机组的运行情况，但是其检测出风电机组的变流器、叶轮或发电机等大部件出现问题时，为时已晚，只能通过维修或对部件的更换使风电机组正常运行，耽误时间较长，不利于短时间的远程分析诊断，一些复杂的故障处理比较难以判断，并且部分地区气候恶劣，短时间内维修人员及更换部件较难运至现场，进行维修，因此需要对风电机组进行预测，如申请号为CN201810708045.2的专利中提出的一种风电变流器故障预测方法，其通过根据地理空间分布将风电场中的风力发电机划分为若干风力发电机子集群，针对每个风力发电机子集群，对风电变流器子集群的信号进行集中监测，通过提取风电变流器子集群的主特征矩阵、搜寻聚类中心风电变流器、归一化风电变流器子集群的累积偏心距离矩阵并设定预警阈值，即可实现风电变流器子集群的风电变流器故障的准确预测，综合所有风力发电机子集群的风电变流器故障预测结果，即可获得风电场中所有风电变流器的故障预测结果，但是其预测精度较低，工作人员根据其预测结果对相应的风力放电机组进行检修，使得工作人员的工作量大幅增加，导致实用性较差，因此亟需一种基于电气量分析诊断技术的相关风电大部件智能监测系统。

实用新型内容

为解决上述技术问题，本实用新型提供一种对风电机组进行实时监测，并对数据进行远程分析，预测风电机组各个部位的故障率的基于电气量分析诊断技术的相关风电大部件智能监测系统。

本实用新型的基于电气量分析诊断技术的相关风电大部件智能监测系统，包括：

风电机组监测模块：对风电机组的运行状况以及风电机组周围环境进行监测；

数据转发模块：将风电机组检测模块检测到的数据发送至数据处理模块中；

数据处理模块：将接收到的数据与风电机组之前运行的数据进行对比，再将接收到的数据与周围其他风电机的数据进行对比，同时计算风电机组的运行时间，预测风电机组各个部件的故障率；

远程控制模块：技术人员远程对风电机组的参数进行修整，或远程对风电机组的运行数据进行下载；

操控模块：对风电机组监测模块、数据处理模块和远程控制模块进行管理。

优选的，所述风电机组检测模块包括：

风电机组监测单元：对风电机组的各大部件的运行状态进行监测；

周围环境监测单元：对风电机组周围的环境进行监测；

老化情况监测单元：对风电机组的各大部件的老化情况进行监测。

优选的，所述数据处理模块包括：

系统分析模块：将接收到的数据与数据库中记录的风电机组之前运行的数据进行对比，再将接收到的数据与数据储存模块中的周围其他风电机的数据进行对比，同时根据风电机组的最初运行日期，计算风电机组的运行时间，预测风电机组各个部件近期的故障率

数据储存模块：对周围其他风电机组的运行数据进行临时储存；