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申请/专利权人：河北建投新能源有限公司

摘要：本发明公开了一种基于云计算的风电大数据分析方法及系统，涉及大数据分析领域，其中，所述方法包括：基于云计算平台对实时监测数据库进行分类整合，获得整合监测数据；基于风电大数据分析记录进行数据挖掘，生成多维状态分析模型；将整合监测数据输入多维状态分析模型，获得多维设备状态分析结果；判断多维设备状态分析结果是否满足多维设备状态预警约束条件，如果多维设备状态分析结果满足多维设备状态预警约束条件，生成设备异常预警信号；通过云计算平台将设备异常预警信号发送至目标风电场的管理人员。解决了现有技术中针对风电场的设备监测预警精准性不足、时效性低，进而造成风电场的设备监测预警效果不佳的技术问题。

主权项：1.一种基于云计算的风电大数据分析方法，其特征在于，所述方法应用于一种基于云计算的风电大数据分析系统，所述系统包括云计算平台，所述方法包括：基于目标风电场进行实时监测，获得所述目标风电场的实时监测数据库；基于所述云计算平台对所述实时监测数据库进行分类整合，获得整合监测数据，其中，所述整合监测数据包括一次高压设备实时运行数据、二次保护装置实时运行数据和重要节点设备测温数据；连接所述云计算平台，获得风电大数据分析记录，其中，所述风电大数据分析记录包括高压设备数据分析记录、保护装置数据分析记录和设备测温数据分析记录；基于所述风电大数据分析记录进行数据挖掘，生成多维状态分析模型，并将所述多维状态分析模型嵌入至所述云计算平台，其中，所述多维状态分析模型包括输入层、高压设备状态分析层、保护装置状态分析层、设备测温数据分析层和输出层；将所述整合监测数据输入所述多维状态分析模型，获得多维设备状态分析结果；基于所述目标风电场，获得多维设备状态预警约束条件；判断所述多维设备状态分析结果是否满足所述多维设备状态预警约束条件，如果所述多维设备状态分析结果满足所述多维设备状态预警约束条件，生成设备异常预警信号；通过所述云计算平台将所述设备异常预警信号发送至所述目标风电场的管理人员；所述方法还包括：基于BP神经网络，获得所述多维状态分析模型的基础网络结构，其中，所述基础网络结构包括输入层、多个隐含层和输出层；基于所述高压设备数据分析记录进行数据挖掘，生成所述高压设备状态分析层；基于所述保护装置数据分析记录进行数据挖掘，生成所述保护装置状态分析层；基于所述设备测温数据分析记录进行数据挖掘，生成所述设备测温数据分析层；将所述高压设备状态分析层、所述保护装置状态分析层和所述设备测温数据分析层标记为所述多个隐含层；将所述输入层、所述多个隐含层和所述输出层进行连接，生成所述多维状态分析模型；其中，基于所述高压设备数据分析记录进行数据挖掘，生成所述高压设备状态分析层，包括：基于所述高压设备数据分析记录进行异常记录提取，获得多个高压设备异常分析记录；遍历所述多个高压设备异常分析记录进行异常指标提取，获得多个异常指标；遍历所述多个异常指标进行异常因子、异常影响解析，获得多个异常特征因子；基于所述多个异常指标和所述多个异常特征因子，构建异常特征关系；基于所述异常特征关系，获得构建数据集；基于BP神经网络和所述构建数据集，训练所述高压设备状态分析层，获取训练损失数据集，其中，所述训练损失数据集为输出准确率不满足预设准确率的构建数据集；基于所述训练损失数据集，获得训练损失数据量；判断所述训练损失数据量是否小于训练损失数据量阈值；当所述训练损失数据量小于所述训练损失数据量阈值时，获得收敛的所述高压设备状态分析层。

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