[发明专利]基于神经网络与数据挖掘的风电机组健康管理方法在审
| 申请号： | 201811089372.0 | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109492790A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 张轶;石林;王嘉文;谢丹尼 | 申请（专利权）人： | 北京光耀电力科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 皋吉甫 |
| 地址： | 100016 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络与数据挖掘的风电机组健康管理方法，涉及风力发电技术领域，能够对风机设备进行故障预测，实现视情维修，从而优化资源配置，提高管理水平和经济效益；该方法包括状态诊断模型的构建、故障诊断模型的构建和故障预测模型的构建；三个模型的构建步骤均包括数据采集、线下模型构建、线上模型构建和结论输出；所述故障诊断模型和所述故障预测模型的线下模型构建分别基于RVFL神经网络算法；所述状态诊断模型的线下模型构建基于模糊评价变权算法和专家系统。本发明提供的技术方案适用风电机组运营和管理过程中。 | ||
| 搜索关键词： | 模型构建 构建 风电机组 故障预测模型 故障诊断模型 健康管理 神经网络 数据挖掘 状态诊断 风力发电技术 神经网络算法 优化资源配置 运营和管理 风机设备 故障预测 管理水平 结论输出 模糊评价 数据采集 专家系统 算法 维修 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络与数据挖掘的风电机组健康管理方法，其特征在于，包括状态诊断模型的构建、故障诊断模型的构建和故障预测模型的构建；所述状态诊断模型、所述故障诊断模型和所述故障预测模型的构建步骤均包括数据采集、线下模型构建、线上模型构建和结论输出；所述故障诊断模型和所述故障预测模型的线下模型构建分别基于RVFL神经网络算法；所述状态诊断模型的线下模型构建基于模糊评价变权算法和专家系统。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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