[发明专利]一种基于云边协同的风电机组状态评估与智能预警系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于云边协同的风电机组状态评估与智能预警系统及方法，该系统包括风电系统云平台、边缘计算终端及风机主控装置。所述边缘计算终端部署于风机设备侧，与风机主控装置连接。所述风电系统云平台存储所有风机模型，接收边缘计算终端反馈结果并进行展示，进行风电场全场尾流控制计算以优化全厂发电量，并可将更新后的模型下发给边缘计算终端。采用一种多源异构数据融合的方法以实现风机健康度的综合运行状态评估，基于一种考虑置信度的深度学习方法进行风机异常状态识别和智能预警，并提供数据重构技术用于数据分析与展示。本系统利用边缘计算与云端弹性计算，可有效评估风机健康状态，提前预测故障，提升故障诊断智能化水平。

技术领域

本发明属于风力发电技术领域，具体涉及一种基于云边协同的风电机组状态评估与智能预警系统及方法。

背景技术

大力发展风电，构建以新能源为主体的新型电力系统，有助于从根本上和长远上保障我国的能源安全和经济持续发展。

对风电机组实际运行的动态性能进行监测和分析有助于评估实际的优劣和监测机组的状态、实现故障预警、提高运维效率、降低运维成本。风电技术和风电产业的快速发展，对风电机组的可靠性、发电能力和发电品质提出了更高的要求，这进一步促进了风电机组状态监测的发展。近年来，风电机组的监测系统向着智能化和数字化方向发展。合理、准确、客观地进行机组状态评估与智能预警是风电机组监测的重要内容。

对安全运行和降低维护成本的要求不断提高，构建一套行之有效的风机状态评估与智能预警体系，对风电机组进行实时精准的运行状态评估，掌握机组健康程度情况的变化趋势，提前预测故障安排检修，从而有效地预防故障、降低运维成本，这具有十分重要的现实意义。

风机主控系统采集了风电机组本体的绝大部分数据，并对风机进行控制。风机主控一般使用PLC进行控制，但风电机组风机状态评估与智能预警模型一般基于复杂算法与人工智能实现，目前市场上主流厂商的PLC(可编程逻辑控制器)控制器在提供给用户使用之前已将其算法功能块进行了封装，用户一般仅可以在其基础上搭建逻辑组态与二次开发，但无法实现自定义的含有复杂计算公式的功能模块编程，受限于PLC体系结构与计算能力，无法基于PLC硬件实现风机状态监测。风场SCADA(数据采集与监视控制系统)后台从各风机的主控系统侧仅采集了部分数据进行统计与展示，在新建设风机状态评估与智能预警系统时，因模型计算需要则需要增加大量数据传输，且受限于已有网络体系结构，难以保证数据的实时性与准确性，进而很难进行闭环控制。其次，SCADA系统数据异常较易被自身波动覆盖，进而导致利用SCADA系统数据进行风电机组状态评估与异常工控检测时精确度较低。再者，随着风电机组设备的长期运行及设备劣化，机组的实际基准状态与设计值往往偏差较大，最初所建立的模型已不能满足变工况后实际运行要求。但由于算法模型离线封闭部署在风场集控室内，一般很少进行更新，更无法消化集团内其他风场的先进知识发现与运维经验进行模型的修正与完善，导致对风电机组的运行状态与异常检测预警的准确性较低。此外，传统的状态评估一般基于运维人员经验定性确定，受主观因素影响较大，无法做到合理客观定量的评估。传统上的风电的维护与检修一般在事后进行，很难在事前提前进行故障诊断进而提前检修，降低损失。因此有必要优化已有的状态监测体系架构，研究先进的状态评估与智能预警方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于云边协同的风电机组状态评估与智能预警系统。设计云边协同架构，充分利用边缘计算与云端弹性计算的优势进行计算与实施。集成多源异构数据客观合理评估风机运行状态与健康程度，对获得机组实时数据进行特征提取进行故障诊断，提前预测故障，降低系统运维成本。让风电场能可靠、高效地运行，提高风场整体收益。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种基于云边协同的风电机组状态评估与智能预警系统，该系统包括风电系统云平台、边缘计算终端及风机本体主控装置。