申请/专利权人：江苏海龙风电科技股份有限公司

申请日：2024-04-08

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118014374B

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q10/0631;G06F17/16;G06F18/15

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法及系统，涉及风电机组安装技术领域，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法包括以下步骤：得到环境特征数据及性能特征数据；建立风电机组安装的动态规划模型；得到风电机组安装的初步布局数据；判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用；对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测。本发明通过建立动态规划模型并利用分析算法对其进行分析，为风电机组安装布局提供了优化方案，不仅有助于发现最佳的安装布局，并且确保这些布局方案能够有效应对环境变化和性能波动，从而降低由运动幅值引起的潜在风险。

主权项：1.一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法包括以下步骤：S1、获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据；S2、基于得到的环境特征数据及性能参数特征数据，建立风电机组安装的动态规划模型；S3、利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据；S4、基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用；S5、建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测；所述基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用包括以下步骤：S41、将风电机组安装的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，识别出影响风电机组安装布局的关键因素；S42、分析影响风电机组安装布局的关键因素，并设置相应的评价级别；S43、通过优化算法对识别出的影响风电机组安装布局的关键因素进行训练，计算每种风电机组安装布局的风险分数，并判断每种风电机组安装布局是否存在高风险；S44、将得到的风险分数进行归一化处理，并计算出相应的模糊集合；S45、通过专业人员对影响风电机组安装布局的关键因素在不同风险等级上的影响进行评价，形成风电机组安装布局的风险评价矩阵；S46、通过模糊逻辑方法将模糊集合与风险评价矩阵进行计算，得出每种布局的模糊综合风险评价结果向量；S47、判断每种风电机组安装布局的风险等级是否超过预设的安全阈值，若超过，则标识该风电机组安装布局为高风险；若未超过，则视为符合安装标准的低或中风险风的电机组安装布局，并将符合安装标准的低或中风险风的电机组安装布局在实地进行应用；所述分析影响风电机组安装布局的关键因素，并设置相应的评价级别包括以下步骤：S421、收集各种影响风电机组安装布局的关键因素数据，将收集到的各种影响风电机组安装布局的关键因素数据进行筛选和分类，去除重复因素，并归纳为可衡量的关键因素集合；S422、根据实际风电机组安装和运营的经验为每个关键因素设定权重，并为每个关键因素设定评价级别；S423、根据设定的评价级别来评价每个关键因素在风电机组安装布局中的表现；所述通过模糊逻辑方法将模糊集合与风险评价矩阵进行计算的公式为： ；其中，表示为模糊运算算子； 表示为第f个评价结果种类的模糊综合评价结果向量； 表示为所有单个关键因素的隶属度组成的一个模糊集合； 表示为待评价风电机组安装布局的关键因素集中关键因素对评语集中评价结果的隶属程度； e、f表示为非零自然数； D表示为模糊综合评价结果向量； k表示为隶属度矩阵的行数； n表示为隶属度矩阵的列数。

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