[发明专利]一种基于大数据的风电机组故障预警诊断系统

说明书

本发明提供了一种基于大数据的风电机组故障预警诊断系统，输入模块用以接收发电机组的传感单元获得的实时信息；图像处理模块在输入模块获得的实时信息筛选出图像信息，图像处理模块对图像信息进行处理，并将其获得的字符识别结果发送给CPU处理模块；故障诊断模块从所述输入模块中获取信息，并根据信息判断故障的优先级；CPU处理模块根据故障诊断模块生成的优先状态值调取所述数据库中的对应信息，CPU处理模块将优先状态值与对应信息进行关联性比对，CPU处理模块将图像处理模块的字符识别结果与数据库中储存的预设字符进行比对，CPU处理模块根据比对结果生成故障判断函数F，CPU处理模块将故障判断函数F经输出模块发生给终端设备。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，具体涉及一种基于大数据的风电机组故障预警诊断系统。

背景技术

由于资源的短缺，可持续资源被应用于在越来越多的领域中。比如将风能、太阳能等可持续资源转化为电能。在风力发电领域中，通过风力发电系统将风能转化为电能，将转化得到的电能通过电网传输至需要用电的各个设备。

随着风力发电机组技术的发展，风力发电机组控制系统的结构也越来越复杂。风力发电机组在运行过程中可能会发生各种故障。为了保证风力发电机组的正常运行，目前，由工作人员在风力发电机组现场，利用故障数据，结合故障现象等，依靠经验对故障进行排查。但往往现场工作人员故障处理经验不足，不能将故障数据特征与解决方案很好的结合在一起，造成工作人员对风力发电机组的故障进行排查所花费的时间较长，从而导致风力发电机组的故障诊断的效率较低。为此，本发明提供了一种基于大数据的风电机组故障预警诊断系统，以至少部分地解决上述问题。

发明内容

在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施例部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

为了克服现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于大数据的风电机组故障预警诊断系统，其包括：CPU处理模块、数据库、图像处理模块、故障诊断模块、输入模块和输出模块；所述输入模块用以接收发电机组的传感单元获得的实时信息；所述图像处理模块在所述输入模块获得的实时信息筛选出图像信息，所述图像处理模块对图像信息进行处理，并将其获得的字符识别结果发送给所述CPU处理模块；所述故障诊断模块从所述输入模块中获取信息，并根据信息判断故障的优先级；所述CPU处理模块根据所述故障诊断模块生成的优先状态值调取所述数据库中的对应信息，所述CPU处理模块将优先状态值与对应信息进行关联性比对，所述CPU处理模块将所述图像处理模块的字符识别结果与所述数据库中储存的预设字符进行比对，所述CPU处理模块根据比对结果生成故障判断函数F，所述CPU处理模块将故障判断函数F经所述输出模块发生给终端设备。

进一步地，所述传感单元包括设置在风电机组中的传感器和摄像机。

进一步地，所述图像处理模块包括：设备定位模块，要素切分模块和要素识别模块；所述图像处理模块从所述数据库中获取预存图像，所述设备定位模块将预存图像同所述摄像机上传的实时图像做对比，若两张图片要素点符合要求，则所述要素切分模块将实时图像进行切分，从而选出要素点周围的要素图像；所述要素识别模块对要素图像进行字符识别，所述要素识别模块将字符识别结果发送至所述CPU处理模块中。

进一步地，所述故障诊断模块包括：主优先级判断模块和次优先级判断模块；所述故障诊断模块从所述数据库中获取预设标准量，所述故障诊断模块将预设标准量与来自所述输入模块的实时信息进行比对，当实时信息与预设标准量不相符时，所述故障诊断模块对该实时信息所对应的设备确定故障优先级。

进一步地，所述故障诊断模块设有优先级估算函数G(A、B、C)，其中，变量A表示编号，变量B表示表示次级优先级别，变量C表示主优先级别，所述次优先级判断模块用以判断次优先级别B，所述主优先级判断模块用以判断主优先级别C。