基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本申請公開基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法和系統(tǒng)，該方法包括：獲取風(fēng)力機(jī)在一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類；對各時間段內(nèi)的風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，生成概率值并確定出各時間段內(nèi)的總體運(yùn)行狀態(tài)類型；對總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，生成總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率；對各時間段的先驗條件概率以及總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值利用貝葉斯推理方式進(jìn)行概率處理，生成聯(lián)合概率值并建立風(fēng)機(jī)的狀態(tài)分布曲線，根據(jù)狀態(tài)分布曲線對風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障狀態(tài)的預(yù)測。本申請解決了難以對風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障運(yùn)行狀態(tài)的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測的問題。
【專利說明】基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請涉及風(fēng)力機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域，更具體地涉及一種基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]風(fēng)力發(fā)電機(jī)在自然風(fēng)的帶動下運(yùn)行并產(chǎn)生電能，在風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行過程中，將受到外界環(huán)境因素和自身工作狀態(tài)的影響，如:由于自然風(fēng)的實(shí)時變化，有時風(fēng)速小于風(fēng)力發(fā)電機(jī)的切入風(fēng)速，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)難以啟動；有時風(fēng)速又大于風(fēng)力發(fā)電機(jī)可承受的極限風(fēng)速，對風(fēng)力發(fā)電機(jī)造成破壞，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)出現(xiàn)故障甚至停機(jī)；又如:風(fēng)力發(fā)電機(jī)長時間運(yùn)行，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)出現(xiàn)運(yùn)行故障。
[0003]對于風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行故障而言，通常情況下，并不是突然停機(jī)，而是導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電機(jī)的性能逐漸下降，在不進(jìn)行檢修維護(hù)的情況下，終將導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電機(jī)停機(jī)，風(fēng)力機(jī)一旦停機(jī)，再進(jìn)行維修的成本是非常巨大的，并且風(fēng)力機(jī)停機(jī)也會造成發(fā)電量的巨大損失。所以，需要對風(fēng)場上的風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行預(yù)測式維護(hù)。
[0004]如果故障在發(fā)生的早期階段被發(fā)現(xiàn)，則可以將由該故障帶來的影響降低至最小，進(jìn)一步縮短風(fēng)力發(fā)電機(jī)的停機(jī)時間同時減小發(fā)電量的損失。并且，也可以只在需要時進(jìn)行維護(hù)，從而降低成本。
[0005]但在現(xiàn)有技術(shù)中，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型眾多，尤其是一些故障運(yùn)行狀態(tài)，如:齒輪箱軸承故障、葉輪故障、變槳角故障等的發(fā)生較為突然，難以預(yù)測，在故障發(fā)生后，只能根據(jù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)數(shù)據(jù)報警數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行相應(yīng)的檢修維護(hù)。從故障發(fā)生到檢修維護(hù)的過程需要較長時間，風(fēng)力機(jī)的故障已經(jīng)對其運(yùn)行造成一定影響，導(dǎo)致發(fā)電量的巨大損失。
[0006]綜上所述，如何解決難以對風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障運(yùn)行狀態(tài)的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測，便成為亟待解決的技術(shù)問題。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0007]有鑒于此，本申請所要解決的技術(shù)問題是提供了一種基于貝葉斯推理(BayesianInference)方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法和系統(tǒng)，以解決難以對風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障運(yùn)行狀態(tài)的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測的問題。
[0008]為了解決上述技術(shù)問題，本申請公開了一種基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法，包括:
[0009]獲取風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，按照預(yù)置的所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型對所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，并在所述一定時間內(nèi)按相同時長的時間段獲取各所述風(fēng)力機(jī)在每一時間段對應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)類型；
[0010]對每一所述時間段內(nèi)的各所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的所述運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，生成各所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，確定出每一所述時間段內(nèi)的所述概率值最大的所述運(yùn)行狀態(tài)類型作為該時間段的總體運(yùn)行狀態(tài)類型；其中，所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值為該時間段內(nèi)所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的最大概率值；
[0011]對所述一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率；
[0012]對各所述時間段的所述先驗條件概率以及總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，利用貝葉斯推理方式進(jìn)行概率處理，生成所述相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的聯(lián)合概率值，由所述聯(lián)合概率值建立此類風(fēng)機(jī)由于所述故障引起性能衰退直至停機(jī)的狀態(tài)分布曲線，根據(jù)該狀態(tài)分布曲線對所述風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障狀態(tài)的預(yù)測。
[0013]其中，優(yōu)選地，對所述一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率，進(jìn)一步為:
[0014]以故障導(dǎo)致停機(jī)的時間點(diǎn)為時間起始點(diǎn)，依次對一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模處理，然后，使用任何風(fēng)機(jī)發(fā)生所述故障的所有該類事件進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率。
[0015]其中，優(yōu)選地，對所述一定時間內(nèi)的每一時間段內(nèi)各所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的所述運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，進(jìn)一步為:
[0016]將所述一定時間內(nèi)的每一時間段內(nèi)，所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的同一所述運(yùn)行狀態(tài)類型與在該時間段內(nèi)出現(xiàn)的所有所述運(yùn)行狀態(tài)類型的比例進(jìn)行概率統(tǒng)計處理。
[0017]其中，優(yōu)選地，獲取風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)一步為:對風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的風(fēng)速數(shù)據(jù)與該風(fēng)力機(jī)的發(fā)電功率、葉片轉(zhuǎn)速、變槳轉(zhuǎn)角和/或該風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性測試，獲取由該相關(guān)性測試所生成的運(yùn)行數(shù)據(jù)。
[0018]其中，優(yōu)選地，所述一定時間，進(jìn)一步為:以25天為固定值的時間期限；
[0019]所述相同時長的時間段，進(jìn)一步為:在所述25天內(nèi)以I天作為固定值的時間段。
[0020]為了解決上述技術(shù)問題，本申請還公開了一種基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的系統(tǒng)，包括:數(shù)據(jù)獲取單元、統(tǒng)計處理單元、建模訓(xùn)練單元以及狀態(tài)預(yù)測單元，其中，
[0021]所述數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，按照預(yù)置的所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型對所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，并在所述一定時間內(nèi)按相同時長的時間段獲取各所述風(fēng)力機(jī)在每一時間段對應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)類型；
[0022]所述統(tǒng)計處理單元，用于對每一所述時間段內(nèi)的各所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的所述運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，生成各所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，確定出每一所述時間段內(nèi)的所述概率值最大的所述運(yùn)行狀態(tài)類型作為該時間段的總體運(yùn)行狀態(tài)類型，其中，所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值為該時間段內(nèi)所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的最大概率值；
[0023]所述建模訓(xùn)練單元，用于對所述一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率；
[0024]所述狀態(tài)預(yù)測單元，用于對各所述時間段的所述先驗條件概率以及總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，利用貝葉斯推理方式進(jìn)行概率處理，生成所述相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的聯(lián)合概率值，由所述聯(lián)合概率值建立此類風(fēng)機(jī)由于所述故障引起性能衰退直至停機(jī)的狀態(tài)分布曲線，根據(jù)該狀態(tài)分布曲線對所述風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障狀態(tài)的預(yù)測。
[0025]其中，優(yōu)選地，所述建模訓(xùn)練單元，進(jìn)一步用于:
[0026]以故障導(dǎo)致停機(jī)的時間點(diǎn)為時間起始點(diǎn)，依次對一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模處理，然后，使用任何風(fēng)機(jī)發(fā)生所述故障的所有該類事件進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率。
[0027]其中，優(yōu)選地，所述統(tǒng)計處理單元，進(jìn)一步用于:
[0028]將所述一定時間內(nèi)的每一時間段內(nèi)，所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的同一所述運(yùn)行狀態(tài)類型與在該時間段內(nèi)出現(xiàn)的所有所述運(yùn)行狀態(tài)類型的比例進(jìn)行概率統(tǒng)計處理。
[0029]其中，優(yōu)選地，數(shù)據(jù)獲取單元，進(jìn)一步用于:
[0030]對風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的風(fēng)速數(shù)據(jù)與該風(fēng)力機(jī)的發(fā)電功率、葉片轉(zhuǎn)速、變槳轉(zhuǎn)角和/或該風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性測試，獲取由該相關(guān)性測試所生成的運(yùn)行數(shù)據(jù)。
[0031]其中，優(yōu)選地，所述一定時間，進(jìn)一步為:以25天為固定值的時間期限；
[0032]所述相同時長的時間段，進(jìn)一步為:在所述25天內(nèi)以I天作為固定值的時間段。
[0033]本申請所述的一種基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法和系統(tǒng)，能夠?qū)︼L(fēng)力機(jī)的不同運(yùn)行數(shù)據(jù)精確劃分為多個運(yùn)行特征項，并建立運(yùn)行特征項與風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的對應(yīng)關(guān)系，即實(shí)現(xiàn)了兩次數(shù)據(jù)融合，采用貝葉斯推理方式建立模型，并以故障導(dǎo)致停機(jī)的時間點(diǎn)之前的一定時間內(nèi)的數(shù)據(jù)對該模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過訓(xùn)練后的模型可以對風(fēng)力機(jī)的故障運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行發(fā)展趨勢的預(yù)測，從而有效解決了難以對風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障運(yùn)行狀態(tài)的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測的問題。
[0034]當(dāng)然，實(shí)施本申請的任一產(chǎn)品并不一定需要同時達(dá)到以上所述的所有技術(shù)效果。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0035]此處所說明的附圖用來提供對本申請的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，本申請的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本申請，并不構(gòu)成對本申請的不當(dāng)限定。在附圖中:
[0036]圖1是本申請實(shí)施例一所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法的流程框圖。
[0037]圖2是本申請實(shí)施例二所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法的流程框圖。
[0038]圖3是本申請實(shí)施例四所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0039]圖4是本申請實(shí)施例三中故障前25天內(nèi)的每一天的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模的示意圖。
【具體實(shí)施方式】[0040]如在說明書及權(quán)利要求當(dāng)中使用了某些詞匯來指稱特定組件。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)可理解，硬件制造商可能會用不同名詞來稱呼同一個組件。本說明書及權(quán)利要求并不以名稱的差異來作為區(qū)分組件的方式，而是以組件在功能上的差異來作為區(qū)分的準(zhǔn)則。如在通篇說明書及權(quán)利要求當(dāng)中所提及的“包含”為一開放式用語，故應(yīng)解釋成“包含但不限定于”?！按笾隆笔侵冈诳山邮盏恼`差范圍內(nèi)，本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠在一定誤差范圍內(nèi)解決所述技術(shù)問題，基本達(dá)到所述技術(shù)效果。此外，“耦接”一詞在此包含任何直接及間接的電性耦接手段。因此，若文中描述一第一裝置耦接于一第二裝置，則代表所述第一裝置可直接電性耦接于所述第二裝置，或通過其他裝置或耦接手段間接地電性耦接至所述第二裝置。說明書后續(xù)描述為實(shí)施本申請的較佳實(shí)施方式，然所述描述乃以說明本申請的一般原則為目的，并非用以限定本申請的范圍。本申請的保護(hù)范圍當(dāng)視所附權(quán)利要求所界定者為準(zhǔn)。
[0041]實(shí)施例一
[0042]如圖1所示，為本申請實(shí)施例一所述的一種基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法，該方法包括:
[0043]步驟101，獲取風(fēng)場內(nèi)所有待測風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前的一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，按照預(yù)置的所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型對所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，并在所述一定時間內(nèi)按相同時長的時間段獲取各所述風(fēng)力機(jī)在每一時間段對應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)類型。
[0044]在步驟101中，所述指定的時間點(diǎn)，具體可以是所述風(fēng)力機(jī)實(shí)際發(fā)生某一種故障導(dǎo)致停機(jī)的時刻作為所述時間點(diǎn)，也可以是所述風(fēng)力機(jī)在正常運(yùn)行中的某一時刻作為所述時間點(diǎn)，在此不作出限定。所述運(yùn)行數(shù)據(jù)，具體是所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行參數(shù)與風(fēng)力(或風(fēng)速)之間的關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)，如:所述風(fēng)力機(jī)的發(fā)電功率與風(fēng)速的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。
[0045]需要說明的是，由于在風(fēng)場中，自然風(fēng)(風(fēng)速、風(fēng)力等)實(shí)時都在變化，對所述風(fēng)力機(jī)各類運(yùn)行參數(shù)的影響也在不斷變化，為了較準(zhǔn)確地獲取所述風(fēng)力機(jī)的相關(guān)數(shù)據(jù)，就需要將所述風(fēng)力機(jī)在一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)以多個時間段的方式分別進(jìn)行獲取，所以，在步驟101中，在所述一定時間內(nèi)按相同時長的時間段獲取各所述風(fēng)力機(jī)在每一時間段對應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)類型。另外，對于步驟101，所述風(fēng)力機(jī)可以是風(fēng)場中任一風(fēng)力發(fā)電機(jī)，也可以是風(fēng)場中所有風(fēng)力發(fā)電機(jī)，并不構(gòu)成對本申請的限定。
[0046]對于步驟101中，所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型，具體可以為正常運(yùn)行、正常加速或減速、故障損壞(未停機(jī))、異常停機(jī)和正常停機(jī)等。將所述風(fēng)力機(jī)在不同時間段內(nèi)的所述特征項歸類為不同的所述運(yùn)行狀態(tài)類型。
[0047]步驟102，對每一所述時間段內(nèi)的各所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的所述運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，生成各所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，確定出每一所述時間段內(nèi)的所述概率值最大的所述運(yùn)行狀態(tài)類型作為該時間段的總體運(yùn)行狀態(tài)類型，其中，所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值為該時間段內(nèi)所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的最大概率值。
[0048]在步驟102中，在某一時間段內(nèi)，所有進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取的所述風(fēng)力機(jī)將出現(xiàn)不同的所述運(yùn)行狀態(tài)類型，其中，出現(xiàn)最多的某一種所述運(yùn)行狀態(tài)類型可以代表該時間段內(nèi)所有所述風(fēng)力機(jī)的全局的運(yùn)行狀態(tài)，從而將該運(yùn)行狀態(tài)類型作為該時間段內(nèi)的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型，該總體運(yùn)行狀態(tài)類型與在該時間段內(nèi)出現(xiàn)的所有所述運(yùn)行狀態(tài)類型的比例就是概率值。
[0049]步驟103，對所述一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率。
[0050]步驟104，對各所述時間段的所述先驗條件概率以及總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，利用貝葉斯推理方式進(jìn)行概率處理，生成所述相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的聯(lián)合概率值，由所述聯(lián)合概率值建立此類風(fēng)機(jī)由于所述故障引起性能衰退直至停機(jī)的狀態(tài)分布曲線，根據(jù)該狀態(tài)分布曲線對所述風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障狀態(tài)的預(yù)測。
[0051]實(shí)施例二
[0052]結(jié)合圖2所示，為本申請實(shí)施例二所述的一種基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法，該方法包括:
[0053]步驟201，獲取待測風(fēng)力機(jī)在一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)置的劃分條件將所述運(yùn)行數(shù)據(jù)劃分為多種運(yùn)行特征項，在所述一定時間內(nèi)按相同時長的時間段獲取該風(fēng)力機(jī)在每一時間段對應(yīng)的運(yùn)行特征項。
[0054]對于步驟201，獲取待測風(fēng)力機(jī)在一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，具體為:對所述待測風(fēng)力機(jī)在一定時間內(nèi)的風(fēng)速數(shù)據(jù)與該待測風(fēng)力機(jī)的發(fā)電功率、葉片轉(zhuǎn)速、變槳轉(zhuǎn)角等運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性測試，獲取由該相關(guān)性測試所生成的所述運(yùn)行數(shù)據(jù)。也就是說，若進(jìn)行3種相關(guān)性測試，那么，獲取到的所述運(yùn)行數(shù)據(jù)中就包含有三類分別對應(yīng)于該3種相關(guān)性測試的數(shù)據(jù)。再根據(jù)預(yù)置的劃分條件將3種相關(guān)性測試的數(shù)據(jù)劃分為多種運(yùn)行特征項。優(yōu)選地，為了便于表示，可以采用數(shù)字或字母標(biāo)號的方式對各所述特征項進(jìn)行標(biāo)示。
[0055]其中，所述一定時間，具體為以25天為固定值的時間期限，即在步驟201中，獲取所述風(fēng)力機(jī)在某一故障導(dǎo)致停機(jī)的時間點(diǎn)以前25天內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。
[0056]步驟202，按照預(yù)置的所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型對每一時間段內(nèi)的所述風(fēng)力機(jī)對應(yīng)的所述運(yùn)行特征項進(jìn)行歸類，生成各所述風(fēng)力機(jī)在每一時間段對應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)類型。
[0057]在步驟202中，所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型由預(yù)置的劃分條件將所述風(fēng)力機(jī)的所述運(yùn)行數(shù)據(jù)劃分為多種運(yùn)行特征項，其中，所述預(yù)置的劃分條件，具體是預(yù)先結(jié)合所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行參數(shù)和風(fēng)速，對該風(fēng)力機(jī)的工作特征進(jìn)行分類的條件。從而，可以根據(jù)該劃分條件將所述運(yùn)行數(shù)據(jù)劃分為多種運(yùn)行特征項，如將所述風(fēng)力機(jī)的工作特征分類為:風(fēng)速小于4m/s(米每秒)時，該風(fēng)力機(jī)的產(chǎn)生的功率小于0，則運(yùn)行異常。當(dāng)然，在本實(shí)施例中，所述預(yù)置的劃分條件可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需要進(jìn)行調(diào)整，所以，所述特征項的數(shù)量也將根據(jù)該劃分條件的改變發(fā)生變化。為了便于表示不同的所述特征項，可以對不同所述特征項采用字母、數(shù)字(或二者結(jié)合)的方式進(jìn)行標(biāo)注，并不構(gòu)成對本申請的限定。
[0058]在本實(shí)施例中，步驟202中的所述運(yùn)動狀態(tài)類型具體為:1:正常運(yùn)行，2:正常加速或減速，3:故障損壞(未停機(jī))，4:安全停機(jī)，5:異常停機(jī)等5種類型。
[0059]步驟203，對每一所述時間段內(nèi)的各所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的所述運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，生成各所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，確定出每一所述時間段內(nèi)的所述概率值最大的所述運(yùn)行狀態(tài)類型作為該時間段的總體運(yùn)行狀態(tài)類型，其中，所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值為該時間段內(nèi)所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的最大概率值。
[0060]在步驟203中，以一天時間內(nèi)為例，所述風(fēng)力機(jī)在一天內(nèi)可能出現(xiàn)上述5種運(yùn)行狀態(tài)類型，將每一種所述運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的數(shù)量與一天內(nèi)5種運(yùn)行狀態(tài)類型的總量的比例進(jìn)行統(tǒng)計處理，便得到每一種所述運(yùn)行狀態(tài)類型在一天內(nèi)的概率值，再將概率值最大的所述運(yùn)行狀態(tài)類型作為這一天內(nèi)的總體運(yùn)行狀態(tài)類型。
[0061]步驟204，以故障導(dǎo)致停機(jī)的時間點(diǎn)為時間起始點(diǎn)，依次對一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模處理，然后，使用任何風(fēng)機(jī)發(fā)生所述故障的所有該類事件進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率。
[0062]步驟205，對各所述時間段的所述先驗條件概率以及總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，利用貝葉斯推理方式進(jìn)行概率處理，生成所述相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的聯(lián)合概率值，由所述聯(lián)合概率值建立此類風(fēng)機(jī)由于所述故障引起性能衰退直至停機(jī)的狀態(tài)分布曲線，根據(jù)該狀態(tài)分布曲線對所述風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障狀態(tài)的預(yù)測。 [0063]對于步驟205，以指定的時間點(diǎn)之前25天為例，利用貝葉斯方式進(jìn)行概率處理，可以獲得相鄰兩天的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型的聯(lián)合概率值，即供獲得24組所述聯(lián)合概率值，將該24組所述聯(lián)合概率值建立相應(yīng)的分布曲線，并以所述分布曲線為基準(zhǔn)，對未來的所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，其中，進(jìn)行預(yù)測時，以25天的時間長度為單位，如:對I至25天的風(fēng)力機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，若要預(yù)測第26天，則對2至26天的風(fēng)力機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。
[0064]實(shí)施例三
[0065]下面結(jié)合圖，對所述基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法的具體應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)說明:
[0066]需要說明的是，獲取所述運(yùn)行數(shù)據(jù)時，相關(guān)性測試的種類越多，其反應(yīng)的所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)就越準(zhǔn)確，所以，在本實(shí)施例中，對所述待測風(fēng)力機(jī)的3種相關(guān)性測試的數(shù)據(jù)作為運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取:風(fēng)速數(shù)據(jù)與該待測風(fēng)力機(jī)的發(fā)電功率、葉片轉(zhuǎn)速、變槳轉(zhuǎn)角的相關(guān)性測試。
[0067]步驟一，以風(fēng)力機(jī)出現(xiàn)某種故障導(dǎo)致停機(jī)的時刻作為指定的時間點(diǎn)，獲取該指定的時間點(diǎn)之前25天的由該3種相關(guān)性測試所生成的所述3種運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)如下表所示的預(yù)置的劃分條件將所述3種運(yùn)行數(shù)據(jù)分別劃分為多種運(yùn)行特征項，在所述一天內(nèi)按10分鐘的時間段獲取該風(fēng)力機(jī)在每10分鐘內(nèi)對應(yīng)的運(yùn)行特征項。具體地，如表1至3所示:
[0068]表1風(fēng)速數(shù)據(jù)與發(fā)電功率相關(guān)性特征項表
[0069]
【權(quán)利要求】
1.一種基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法，其特征在于，包括: 獲取風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，按照預(yù)置的所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型對所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，并在所述一定時間內(nèi)按相同時長的時間段獲取各所述風(fēng)力機(jī)在每一時間段對應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)類型； 對每一所述時間段內(nèi)的各所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的所述運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，生成各所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，確定出每一所述時間段內(nèi)的所述概率值最大的所述運(yùn)行狀態(tài)類型作為該時間段的總體運(yùn)行狀態(tài)類型；其中，所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值為該時間段內(nèi)所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的最大概率值； 對所述一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率； 對各所述時間段的所述先驗條件概率以及總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，利用貝葉斯推理方式進(jìn)行概率處理，生成所述相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的聯(lián)合概率值，由所述聯(lián)合概率值建立此類風(fēng)機(jī)由于所述故障引起性能衰退直至停機(jī)的狀態(tài)分布曲線，根據(jù)該狀態(tài)分布曲線對所述風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障狀態(tài)的預(yù)測。
2.如權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法，其特征在于，對所述一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率，進(jìn)一步為: 以故障導(dǎo)致停機(jī)的時 間點(diǎn)為時間起始點(diǎn)，依次對一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模處理，然后，使用任何風(fēng)機(jī)發(fā)生所述故障的所有該類事件進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率。
3.如權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法，其特征在于，對所述一定時間內(nèi)的每一時間段內(nèi)各所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的所述運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，進(jìn)一步為: 將所述一定時間內(nèi)的每一時間段內(nèi)，所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的同一所述運(yùn)行狀態(tài)類型與在該時間段內(nèi)出現(xiàn)的所有所述運(yùn)行狀態(tài)類型的比例進(jìn)行概率統(tǒng)計處理。
4.如權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法，其特征在于，獲取風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)一步為: 對風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的風(fēng)速數(shù)據(jù)與該風(fēng)力機(jī)的發(fā)電功率、葉片轉(zhuǎn)速、變槳轉(zhuǎn)角和/或該風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性測試，獲取由該相關(guān)性測試所生成的運(yùn)行數(shù)據(jù)。
5.如權(quán)利要求1所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的方法，其特征在于， 所述一定時間，進(jìn)一步為:以25天為固定值的時間期限； 所述相同時長的時間段，進(jìn)一步為:在所述25天內(nèi)以I天作為固定值的時間段。
6.一種基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的系統(tǒng)，其特征在于，包括:數(shù)據(jù)獲取單元、統(tǒng)計處理單元、建模訓(xùn)練單元以及狀態(tài)預(yù)測單元，其中， 所述數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，按照預(yù)置的所述風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)類型對所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，并在所述一定時間內(nèi)按相同時長的時間段獲取各所述風(fēng)力機(jī)在每一時間段對應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)類型； 所述統(tǒng)計處理單元，用于對每一所述時間段內(nèi)的各所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的所述運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行概率統(tǒng)計處理，生成各所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，確定出每一所述時間段內(nèi)的所述概率值最大的所述運(yùn)行狀態(tài)類型作為該時間段的總體運(yùn)行狀態(tài)類型；其中，所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值為該時間段內(nèi)所述風(fēng)力機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類型的最大概率值； 所述建模訓(xùn)練單元，用于對所述一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率； 所述狀態(tài)預(yù)測單元，用于對各所述時間段的所述先驗條件概率以及總體運(yùn)行狀態(tài)類型的概率值，利用貝葉斯推理方式進(jìn)行概率處理，生成所述相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的聯(lián)合概率值，由所述聯(lián)合概率值建立此類風(fēng)機(jī)由于所述故障引起性能衰退直至停機(jī)的狀態(tài)分布曲線，根據(jù)該狀態(tài)分布曲線對所述風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障狀態(tài)的預(yù)測。
7.如權(quán)利要求6所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的系統(tǒng)，其特征在于，所述建模訓(xùn)練單元，進(jìn)一步用于: 以故障導(dǎo)致停機(jī)的時間點(diǎn)為時間起始點(diǎn)，依次對一定時間內(nèi)的每一所述時間段的所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模處理，然后，使用任何風(fēng)機(jī)發(fā)生所述故障的所有該類事件進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，生成相鄰兩個時間段的任意一對所述總體運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的先驗條件概率。
8.如權(quán)利要求6所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的系統(tǒng)，其特征在于，所述統(tǒng)計處理單元，進(jìn)一步用于: 將所述一定時間內(nèi)的每一時間段內(nèi)，所述風(fēng)力機(jī)所對應(yīng)的同一所述運(yùn)行狀態(tài)類型與在該時間段內(nèi)出現(xiàn)的所有所述運(yùn)行狀態(tài)類型的比例進(jìn)行概率統(tǒng)計處理。
9.如權(quán)利要求6所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的系統(tǒng)，其特征在于，數(shù)據(jù)獲取單元，進(jìn)一步用于: 對風(fēng)場內(nèi)所有風(fēng)力機(jī)在指定的時間點(diǎn)之前一定時間內(nèi)的風(fēng)速數(shù)據(jù)與該風(fēng)力機(jī)的發(fā)電功率、葉片轉(zhuǎn)速、變槳轉(zhuǎn)角和/或該風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性測試，獲取由該相關(guān)性測試所生成的運(yùn)行數(shù)據(jù)。
10.如權(quán)利要求6所述的基于貝葉斯推理方式對風(fēng)機(jī)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的系統(tǒng)，其特征在于， 所述一定時間，進(jìn)一步為:以25天為固定值的時間期限； 所述相同時長的時間段，進(jìn)一步為:在所述25天內(nèi)以I天作為固定值的時間段。
【文檔編號】F03D11/00GK104005917SQ201410183613
【公開日】2014年8月27日 申請日期:2014年4月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月30日
【發(fā)明者】葉翔 申請人:葉翔