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申请/专利权人：华能酒泉风电有限责任公司

摘要：本发明涉及风力发电监测技术领域，提供一种风力发电机组智能预警方法及系统，方法步骤如下：获取多个连续时间段的风力发电机组的所有种类的监测数据，并将各个时间段监测数据送入基于方差的数据筛选模型中，得到各类监测数据在时间段内多个采集节点的数据方差；将风力发电机组中的所有设备两两之间按耦合度分类，若两设备之间耦合度高于预设第一阈值时，则将两设备分为耦合设备，并将与耦合设备相关的多个连续时间段的监测数据的方差作为输入数据送入预警模型中；预警模型根据输入数据的趋势变化预测风力发电机组的设备健康度，若健康度低于第二阈值时，则输出故障预警信息；系统应用方法，通过对海量监测数据的挖掘，形成对风电机组故障的预测。

主权项：1.一种风力发电机组智能预警方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取多个连续时间段的风力发电机组的所有种类的监测数据，并将各个时间段所述监测数据送入基于方差的数据筛选模型中，得到各类监测数据在所述时间段内多个采集节点的数据方差；S2.将风力发电机组中的所有设备两两之间按耦合度分类，所述耦合度指设备间相互影响的程度；若两设备之间所述耦合度高于预设第一阈值时，则将两设备分为耦合设备，并将与所述耦合设备相关的多个连续时间段的所述监测数据的方差作为输入数据送入预警模型中；所述预警模型的建立具体为基于BP算法的信号前向传播和误差的反向传播；正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号；若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播，将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据；通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度，使误差沿梯度方向下降，经过多重训练，进而得到最优的预警模型；S3.所述预警模型根据所述输入数据的趋势变化预测风力发电机组的设备健康度，若健康度低于第二阈值时，则输出故障预警信息；并对所述故障预警信息以及健康度进行修正；具体为，设置专家经验库，根据所述专家经验库对所述故障预警信息进行修正；所述专家经验库包括所有故障类型信息、对应故障发生前一预设时间段内风力发电机组的监测数据以及处理相应故障的措施。

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