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申请/专利权人：大唐可再生能源试验研究院有限公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
申请日：2024-02-07
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118242231A
主分类号：F03D17/00
分类号：F03D17/00;G06Q10/04;G06Q10/20;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了基于大数据AI算法的风电机组运行监测方法及系统，涉及数据分析技术领域，包括：交互目标风电机组，获得输出功率关联信息；同步至输出功率预测模型进行输出功率预测，获得实时功率预测结果；预构建关联故障识别子网络；获得实时输出功率信息；若实时输出功率信息不满足实时功率预测结果，进行设备运行参数调用，获得K个机组构成设备的K个运行时序数据；将K个运行时序数据映射同步至关联故障识别子网络的多个关联故障识别通道，获得运行故障监测结果。本发明解决了现有技术中无法准确地监测风电机组运行状态，进而无法准确进行故障识别的技术问题，达到了全面、准确地监测设备的运行状态，并及时发现潜在的故障的技术效果。
主权项：1.基于大数据AI算法的风电机组运行监测方法，其特征在于，所述方法包括：交互目标风电机组，获得输出功率关联信息，其中，所述输出功率关联信息包括实时风速信息、实时叶片角度和实时温度信息；预构建输出功率预测模型，将所述输出功率关联信息同步至所述输出功率预测模型进行输出功率预测，获得实时功率预测结果；预构建关联故障识别子网络，其中，所述关联故障识别子网络包括多个关联故障识别通道，每个关联故障识别通道具有设备故障识别组标识；交互所述目标风电机组获得实时输出功率信息；判断所述实时输出功率信息是否满足所述实时功率预测结果，若所述实时输出功率信息不满足所述实时功率预测结果，则对所述目标风电机组进行设备运行参数调用，获得K个机组构成设备的K个运行时序数据；根据设备故障识别组标识，将所述K个运行时序数据映射同步至所述关联故障识别子网络的所述多个关联故障识别通道，获得运行故障监测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大唐可再生能源试验研究院有限公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司 基于大数据AI算法的风电机组运行监测方法及系统
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