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摘要：本发明公开了一种海上风电场及机组故障诊断运维系统，包括故障诊断运维集控中心、数据服务中心和数据采集感知模块；数据采集感知模块包括存储现有系统数据源的主服务器和现场关键监测点视频数据的边缘服务器；数据服务中心包括SCADA用户和OPC接口、计算机系统、以太网、数据服务器和关键监测点数据采集器；集控中心有上位计算机及交互软件平台、操作设备、显示设备；软件平台有系统集成控制、数据收发与存储、数据处理与分析、数据挖掘与决策、故障诊断与警示、运维决策与管理维护。并公开了其故障诊断运维方法。采用基于数据分类预处理的改进型径向基神经网络进行风电场及机组故障诊断运维，具有数据利用价值高、诊断结果可靠、预测精度准等优势。

主权项：1.一种海上风电场及机组故障诊断运维系统的诊断运维方法，系统包括故障诊断运维集控中心1、数据服务中心2、数据采集感知模块3，故障诊断运维集控中心1包括主控计算机11、以及安装于主控计算机11上的软件平台12、与主控计算机11交互的多个操作设备13、多个显示设备14；数据采集感知模块3包括SCADA数据源31、关键监测点采集数据源32，两者均通过数据接口33与数据服务中心2信号连接进行数据传输；数据服务中心2通过网络信号连接主控计算机11，其特征在于，所述诊断运维方法包括以下步骤：S1：启动系统，数据采集感知模块3自动定时执行非结构化数据处理，并存储入库；S2：主控计算机11通过软件平台12自动定时采集数据服务中心2的数据，并分类处理、存储入库；S3：在软件平台12上，分类选择数据源，执行数据收发与存储、数据处理与分析、数据挖掘与决策、故障诊断与警示、运维决策与管理维护功能；S4：软件平台12根据数据挖掘结果，给出故障警示，推荐故障点和提供运维策略；S5：根据需要，通过操作设备13、显示设备14显示、发送、打印软件平台12中的故障诊断报告、运维策略报告、运维备品备件清单、风场运行状态统计报表；S6：风电场运维人员执行故障运维；S7：定时执行步骤S3-S5；在S1中，数据采集感知模块3的工作方法包括以下步骤：步骤1：关键监测点采集数据源32将现场采集的视频数据传输至数据服务中心2，数据服务中心2对数据进行边缘计算，包括非结构化数据处理，之后将转化后的结构化数据存储于数据服务中心2内作为备份；步骤2：主控计算机11定时调用数据服务中心2内的来自SCADA数据源31的数据进行分类预处理，并对数据服务中心2中的相应数据库进行数据更新；步骤3：主控计算机11定时将转化后的结构化数据在数据服务中心2中进行内部传输分类，并对数据服务中心2中的相应数据库进行数据更新存储；在步骤1中，非结构化数据处理包括如下步骤：步骤一：定义图像、视频和音频数据识别模板，包括数据信息来源、信息类型、监测对象、常见故障类型、故障发生原因和解决方案，每个数据字段分别定义若干位代码予以识别；步骤二：定义结构化数据存储模板，至少包括一个索引单元和一个结构化数据的存储单元、数据特征单元、数据分类单元，存储单元用于存储识别的关键参数，数据特征单元用于表征故障特征，索引单元和数据分类单元分别用于系统数据扩展存储；步骤三：识别来自关键监测点采集数据源32的非结构化数据，包括数据实体特征提取、语义分析，对分类非结构化数据进行序列化处理；步骤四：对经过序列化处理的非结构化数据特征，与步骤一定义的数据识别模板进行匹配，筛选相应的结构化数据；步骤五：对筛选后的结构化数据按照步骤二定义的存储模板进行分类存储，包括技术领域、监测对象，数据存储过程中，索引单元号由系统自动产生；在S3中，故障诊断采用径向基神经网络法，包括以下步骤：第一步：针对数据采集感知模块3中的分类数据，任意选取一类数据中的m组n维特征向量样本数据作为径向基神经网络的输入，第i组输入表示为：Xi＝[Xi1，Xi2，...，Xin]，i＝1，2，...，m；第二步：对故障特征样本数据进行归一化处理；第三步：确定径向基神经网络的基函数中心；第四步：确定基函数宽度其中，K为径向基函数中心点数，dj为基函数中心间的最大距离；第五步：确定径向基神经网络的权值矩阵W；第六步：用测试样本数据对模型进行测试。

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