[发明专利]一种风力发电机效益分析方法及装置

说明书

本发明提出了一种风力发电机效益分析方法及装置。包括：获取风力发电机的原始数据；获取本地设备健康管理模型，将原始数据放入设备健康管理模型中进行训练，获取健康数据；获取历史健康数据以及对应的效益分析结果，根据历史健康数据以及对应的效益分析结果建立效益分析模型，将健康数据放入该效益分析模型中，获取该健康数据对应的分析结果。本发明通过本地设备健康管理模型对风力发电机的健康状态有一个实时的了解，然后可以通过网络的专家知识以及本地历史效益评估数据对当前风力发电机的效益进行评估，和风力发电机的状态结合起来，能够更加直观了解风力发电机的效益，方便了用户后期的投资。

技术领域

本发明涉及风场风机性能分析技术领域，尤其涉及一种风力发电机效益分析方法及装置。

背景技术

设备健康管理系统是通过获取设备各项数据，然后对获取的设备各项数据进行分析，获取分析结果，然后根据分析结果对设备的健康状态进行分析，通过设备健康管理系统能够快速对设备状态进行检测。

在风电场管理系统中，设备健康管理系统往往是用来对风力发电机的健康状态进行分析，但是要获取风力发电机的效益，则还需要比较复杂的计算过程，需要耗费大量的资源，而且现在也没有通过健康管理系统来对风力发电机的效益进行分析的方法，通过健康管理系统可以在对风力发电机的状态进行检测的同时对风力发电机的效益进行分析，大大节省了系统资源的占用，提高了整个过程的效率。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种风力发电机效益分析方法及装置，旨在解决现有技术无法通过通过健康管理系统对风力发电机的效益进行分析的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种风力发电机效益分析方法，所述风力发电机效益分析方法包括以下步骤：

S1，获取风力发电机的原始数据；

S2，获取本地设备健康管理模型，将原始数据放入设备健康管理模型中进行训练，获取健康数据；

S3，获取获取历史健康数据以及对应的效益分析结果，根据历史健康数据以及对应的效益分析结果建立效益分析模型，将健康数据放入该效益分析模型中，获取该健康数据对应的分析结果。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1中，获取风力发电机的原始数据，还包括以下步骤，所述风力发电机的原始数据包括：设备的运行数据、设备运行的时间数据以及设备发电量数据。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1中，获取风力发电机的原始数据，还包括以下步骤，所述风力发电机的原始数据包括：设备的运行数据、设备运行的时间数据以及设备发电量数据。

在以上技术方案的基础上，优选的，根据专家知识以及故障树模型建立故障树-贝叶斯网络模型作为本地设备健康管理模型，将原始数据放入设备健康管理模型中进行训练，获取健康数据，还包括以下步骤，根据专家知识计算故障树模型中每一个节点发生的概率，通过贝叶斯算法，建立故障树-贝叶斯网络模型作为本地设备健康管理模型，将原始数据放入设备健康管理模型中进行训练，获取健康数据。

在以上技术方案的基础上，优选的，还包括以下步骤，所述贝叶斯算法为：

其中，P(A_i|B)代表训练结果，P(B|A_i)代表专家知识计算风力发电机故障特征数据发生的概率，P(A_i)代表风力发电机故障特征数据发生的实际概率，B代表专家知识，A_i代表风力发电机故障特征数据，i代表风力发电机故障特征数据的索引下标，n代表风力发电机故障特征数据的数量。