CN110147898A - 基于故障日志的风电机组故障预测方法、装置及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种预测方法，包括：S01、对故障日志进行预处理；S02、对故障日志中数据进行读取并转换，输出频繁项集；S03、根据频繁项集，输入故障日志数据，输出未来一段时间内发生的各故障以及对应的发生概率。本发明还公开了一种预测装置，包括第一模块，用于对故障日志进行预处理；第二模块，用于对故障日志中数据进行读取并转换，并输出频繁项集；第三模块，用于根据频繁项集，输入故障日志数据，输出未来一段时间内发生的各故障以及对应的发生概率。本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的方法。本发明的方法、装置及介质均具有故障预测快速准确等优点。
Description
技术领域
本发明主要涉及风力发电技术领域，特指一种基于故障日志的风电机组故障预测方法、装置及介质。
背景技术
风电对于缓解能源供应、改善能源结结构、保护环境等方面意义重大。这些年，风电机组在我国得到了广泛的安装使用。由于风力发电机组通常处于野外，环境条件恶劣，容易出现故障，维修起来耗费大量人力物力，对风机的可靠性要求越来越高。因此开展对风力发电机组常见故障机理进行分析研究，对保证风力发电机组安全运行，预防故障发生，减少故障发生率，提高风力发电机组运行的可靠性有重大的实际意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种能够快速、准确预测风电机组故障的基于故障日志的风电机组故障预测方法、装置及介质。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种基于故障日志的风电机组故障预测方法，包括以下步骤：
S01、对风电机组已有的故障日志进行预处理；
S02、对预处理的故障日志中数据进行读取并转换，进行频繁项集的挖掘，并输出频繁项集；
S03、根据频繁项集，输入风电机组的故障日志数据，输出未来一段时间内发生的各故障以及对应的发生概率。
作为上述技术方案的进一步改进：
在步骤S01中，所述预处理包括：去除故障日志中的风机状态标识；去除无意义或与风机本身状态无关的警告记录；压缩在某个时间段内重复报出的故障或警告。
在步骤S02中，基于FP-Growth算法或者apriori算法或partition算法对故障日志中的数据进行频繁项集的挖掘。
基于FP-Growth算法对故障日志中的数据进行频繁项集的挖掘包括以下步骤：
S21、FP-tree构建；
S211、第一遍扫描数据，找出频繁项集，按降序排序；
S212、第二遍扫描数据，对每个transaction，过滤不频繁集合，剩下的频繁项集排序；把每个transaction的频繁项集插入到FP-tree中，相同前缀的路径可以共用；同时增加一个header table，把FP-tree中相同item连接起来，并降序排序；
S22、频繁项挖掘
S221、从header table的最下面的item开始，构造每个item的条件模式基，顺着header table中item的链表，找出所有包含该item的前缀路径，这些前缀路径就是该item的条件模式基，所有这些条件模式基的频繁度为该路径上item的频繁度；
S222、构造条件FP-tree，累加每个条件模式基上的item的频繁度，过滤低于阈值的item，构建FP-tree；
S223、FP-Growh：递归的挖掘每个条件FP-tree，累加后缀频繁项集，直到找到FP-tree为空或者FP-tree只有一条路径；只有一条路径情况下，所有路径上item的组合都是频繁项集。
在步骤S02中，还包括对频繁项集的验证：根据频繁项集，绘制某故障在某个时间段的时序图或Sankey图形，验证频繁项集的准确性。
在进行频繁项集的挖掘时，还包括支持度和搜索前置时间的设置。
本发明还公开了一种基于故障日志的风电机组故障预测装置，包括：
第一模块，用于对风电机组已有的故障日志进行预处理；
第二模块，用于对预处理的故障日志中数据进行读取并转换，进行频繁项集的挖掘，并输出频繁项集；
第三模块，用于根据频繁项集，输入风电机组的故障日志数据，输出未来一段时间内发生的各故障以及对应的发生概率。
本发明还相应公开了一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明的基于故障日志的风电机组故障预测方法、装置及介质，采用风电机组运行过程中的故障日志记录数据，从数据分析入手，挖掘风机故障发生的警告、故障的关联性，从中找出规律，并在风机运行过程中根据这些规律预测风机的状态，预防某些较大故障的发生，较少经济损失，提升风机的可利用率；相对于以SCADA数据作为输入的机器学习模型，基于故障日志的故障预测，能够快速、准确的预测风机的某些故障，且消耗的资源少，能够快速部署。
附图说明
图1为本发明中故障频繁项集的搜索流程图。
图2为本发明中故障预测流程图。
图3为本发明中FP-tree构建流程图。
图4为本发明中构建频繁度计数流程图。
图5为本发明中构造条件FP-tree流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
如图1至图5所示，本实施例的基于故障日志的风电机组故障预测方法，包括以下步骤：
S01、对风电机组已有的故障日志进行预处理；
S02、对预处理的故障日志中数据进行读取并转换，进行频繁项集的挖掘，并输出频繁项集；
S03、根据频繁项集，输入风电机组的故障日志数据，输出未来一段时间内发生的各故障以及对应的发生概率。
本发明的基于故障日志的风电机组故障预测方法，采用风电机组运行过程中的故障日志记录数据，从数据分析入手，挖掘风机故障发生的警告、故障的关联性，从中找出规律，并在风机运行过程中根据这些规律预测风机的状态，预防某些较大故障的发生，较少经济损失，提升风机的可利用率；相对于以SCADA数据作为输入的机器学习模型，基于故障日志的故障预测，能够快速、准确的预测风机的某些故障，且消耗的资源少，能够快速部署。
本实施例中，在步骤S01中，预处理包括：去除故障日志中的风机状态标识；去除无意义或与风机本身状态无关的警告记录；压缩在某个时间段内重复报出的故障或警告(针对某些故障或警告，会在某个时间段(一天或者几天)内报出多次，而实际风机状态就只是一个问题，此种情况需将这些多次的故障或警告压缩为一次)。
本实施例中，在步骤S02中，首先设置支持度和搜索前置时间，再基于FP-Growth算法或者apriori算法或partition算法对故障日志中的数据进行频繁项集的挖掘。优选采用FP-Growth算法，FP-Growth算法的目的在于挖掘经常出现item集合(亦称频繁项集)，通过挖掘出这些频繁项集，当在一个事务中出现频繁项集的其中一个item，则可以把该频繁项集的其他item作为推荐。该算法分为两个过程，分别为FP-tree构建，递归挖掘FP-tree，具体步骤如下：
S21、FP-tree构建，如图3所示；
S211、第一遍扫描数据，找出频繁项集，按降序排序；
S212、第二遍扫描数据，对每个transaction，过滤不频繁集合，剩下的频繁项集排序；把每个transaction的频繁项集插入到FP-tree中，相同前缀的路径可以共用；同时增加一个header table，把FP-tree中相同item连接起来，并降序排序；
S22、频繁项挖掘
S221、从header table的最下面的item开始，构造每个item的条件模式基(conditional pattern base)，顺着header table中item的链表，找出所有包含该item的前缀路径，这些前缀路径就是该item的条件模式基(CPB)，所有这些条件模式基的频繁度(计数)为该路径上item的频繁度(计数)，如图4所示；
S222、构造条件FP-tree(conditional FP-tree)，累加每个条件模式基上的item的频繁度，过滤低于阈值的item，构建FP-tree；
S223、FP-Growh：递归的挖掘每个条件FP-tree，累加后缀频繁项集，直到找到FP-tree为空或者FP-tree只有一条路径；只有一条路径情况下，所有路径上item的组合都是频繁项集。
本实施例中，在步骤S02中，还包括对频繁项集的验证：根据频繁项集，绘制某故障在某个时间段的时序图或Sankey图形，验证频繁项集的准确性。
本发明还相应公开了一种基于故障日志的风电机组故障预测装置，包括：
第一模块，用于对风电机组已有的故障日志进行预处理；
第二模块，用于对预处理的故障日志中数据进行读取并转换，进行频繁项集的挖掘，并输出频繁项集；
第三模块，用于根据频繁项集，输入风电机组的故障日志数据，输出未来一段时间内发生的各故障以及对应的发生概率。
本发明同时公开了一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于故障日志的风电机组故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S01、对风电机组已有的故障日志进行预处理；
S02、对预处理的故障日志中数据进行读取并转换，进行频繁项集的挖掘，并输出频繁项集；
S03、根据频繁项集，输入风电机组的故障日志数据，输出未来一段时间内发生的各故障以及对应的发生概率。
2.根据权利要求1所述的基于故障日志的风电机组故障预测方法，其特征在于，在步骤S01中，所述预处理包括：去除故障日志中的风机状态标识；去除无意义或与风机本身状态无关的警告记录；压缩在某个时间段内重复报出的故障或警告。
3.根据权利要求1所述的基于故障日志的风电机组故障预测方法，其特征在于，在步骤S02中，基于FP-Growth算法或者apriori算法或partition算法对故障日志中的数据进行频繁项集的挖掘。
4.根据权利要求3所述的基于故障日志的风电机组故障预测方法，其特征在于，基于FP-Growth算法对故障日志中的数据进行频繁项集的挖掘包括以下步骤：
S21、FP-tree构建；
S211、第一遍扫描数据，找出频繁项集，按降序排序；
S212、第二遍扫描数据，对每个transaction，过滤不频繁集合，剩下的频繁项集排序；把每个transaction的频繁项集插入到FP-tree中，相同前缀的路径可以共用；同时增加一个header table，把FP-tree中相同item连接起来，并降序排序；
S22、频繁项挖掘
S221、从header table的最下面的item开始，构造每个item的条件模式基，顺着headertable中item的链表，找出所有包含该item的前缀路径，这些前缀路径就是该item的条件模式基，所有这些条件模式基的频繁度为该路径上item的频繁度；
S222、构造条件FP-tree，累加每个条件模式基上的item的频繁度，过滤低于阈值的item，构建FP-tree；
S223、FP-Growh：递归的挖掘每个条件FP-tree，累加后缀频繁项集，直到找到FP-tree为空或者FP-tree只有一条路径；只有一条路径情况下，所有路径上item的组合都是频繁项集。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的基于故障日志的风电机组故障预测方法，其特征在于，在步骤S02中，还包括对频繁项集的验证：根据频繁项集，绘制某故障在某个时间段的时序图或Sankey图形，验证频繁项集的准确性。
6.根据权利要求1至4中任意一项所述的基于故障日志的风电机组故障预测方法，其特征在于，在进行频繁项集的挖掘时，还包括支持度和搜索前置时间的设置。
7.一种基于故障日志的风电机组故障预测装置，其特征在于，包括：
第一模块，用于对风电机组已有的故障日志进行预处理；
第二模块，用于对预处理的故障日志中数据进行读取并转换，进行频繁项集的挖掘，并输出频繁项集；
第三模块，用于根据频繁项集，输入风电机组的故障日志数据，输出未来一段时间内发生的各故障以及对应的发生概率。
8.一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～6中任意一项所述的方法。
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