CN116044680A - 基于大数据的智能风电系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了基于大数据的智能风电系统，其中，系统包括：智能监测系统、智能控制系统和可视化数据信息系统；智能监测系统用于监测运行状态、故障诊断以及故障控制；智能控制系统用于获取智能风电系统的数据，分析智能风电系统的数据，实现对各功能的控制；可视化数据信息系统基于对智能风电系统数据的分析结果形成设备健康状态专题分析报告。本申请基于大数据对风电数据进行监测和分析，利用分布式并行计算提高计算效率，出现故障时可指出故障类型和部位，并提出诊断方案，从而提高风电场的经济性与安全性。
Description
技术领域
本申请涉及风电领域，具体而言涉及一种基于大数据的智能风电系统。
背景技术
近年来，国内外的风电机组整机厂商和各大风电运营商一直在积极构建大数据平台，利用大数据和人工智能技术进行智能风电场方面的探索，为风机和风场赋能。现有的智能风电技术涵盖了从风电整机制造、风电场微观选址、定制化设计、智能风电运维、智能风电管理等软硬件产品，对推进智能风电的建设发挥着重要的作用。智能电网的“智能”表现为高度的“可观测”和“可控制”，观测和控制的基础在于获得反映系统运行状态的信息和数据，并对信息和数据进行快速地分析、处理、判断、预测。智能电网的最终目的是为用户(包括发电侧用户和用电侧用户)提供更好的服务，满足用户多样性的需求。而且，随着信息通信技术的发展，智能电网将与互联网、物联网、智能移动终端等相互融合，更大范围地满足用户的需求。大数据早期主要应用于商业、金融等领域，之后逐渐扩展到交通、医疗、能源等领域。智能电网被看作是大数据最重要的应用领域之一。
目前，国内外对智能风电的研究，在智能风电技术的系统性研究与应用尚处于起步阶段。现有的智能风电运维系统平台在应用过程中大多侧重于智能算法、智能运维等局部功能智能化，从应用效果来看功能更偏重于智能信息集成展示以及智能管理等层面，并没有从智能风电整体的顶层设计和规划角度出发，从而使得各系统间缺乏智能耦合性和联系性，智能风电的建设规划仍有待于进一步深入和提升。
发明内容
本申请公开了基于大数据的智能风电系统，通过对风电数据进行监测和分析，利用分布式并行计算提高计算效率，出现故障时可指出故障类型和部位，并提出诊断方案，从而提高风电场的经济性与安全性。
为达到上述目的，本申请提供了以下方案：
基于大数据的智能风电系统，其特征在于，系统包括：智能监测系统、智能控制系统和可视化数据信息系统；
智能监测系统用于用于监测运行状态、故障诊断以及故障控制；
智能控制系统用于获取智能风电系统的数据，分析智能风电系统的数据，实现对各功能的控制；
可视化数据信息系统基于对智能风电系统数据的分析结果形成设备健康状态专题分析报告。
可选的，所述监测运行状态包括：对所述智能风电系统进行监测、对所述智能风电系统的运行状态进行评估。
可选的，利用大数据技术对所述智能风电系统构建所述故障诊断模型，采用数据挖掘得出是否存在故障。
可选的，根据所述故障诊断模型，预测故障类型，并提供解决故障的方法，实现所述故障控制。
可选的，获取的智能风电系统的数据包括：风电生产运行数据、生产管理数据、智能设备监测数据和智能控制系统数据。
可选的，所述智能控制系统包括风机层、风场层和集群层。
可选的，所述风机层采用数据平台和智能传感设备，对智能风电机组进行感知采集、边缘计算和智能调节，为所述风场层和所述集群层提供数据支持；风场层用于实时监控、能量管理、故障诊断、自动发电控制以及电压控制，并为所述风机层提供决策与分析，为所述集群层提供高级应用支持；所述集群层用于在线分析与监控、在线报警以及远程故障诊断，并为所述风场层和风机层提供智能运维和安全管控。
可选的，基于HDFS、云计算、物联网以及关系型数据库，对采集的所述智能风电系统的数据进行分析，根据分析结果形成设备健康状态评价、设备故障诊断、风电场运营评估专题报告，为公司生产管理提供决策依据。
本申请的有益效果为：本申请公开了一种基于大数据的智能风电系统，包括智能监测系统、智能控制系统和可视化数据信息系统；智能监测系统用于监测运行状态、故障诊断以及故障控制；智能控制系统用于获取智能风电系统的数据，分析智能风电系统的数据，实现对各功能的控制；可视化数据信息系统基于对智能风电系统数据的分析结果形成设备健康状态专题分析报告。本申请基于大数据对风电数据进行监测和分析，利用分布式并行计算提高计算效率，出现故障时可指出故障类型和部位，并提出诊断方案，从而提高风电场的经济性与安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例基于大数据的智能风电系统的系统结构图。
具体实施方式：
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
在本实施例一中，如图1所示，基于大数据的智能风电系统，具体包括：
智能监测系统用于监测运行状态、故障诊断以及故障控制；智能监测系统还包括运行状态检测模块、故障监测模块和故障控制模块。
其中，运行状态监测模块采用e-PCM进行监测，e-PCM可以持续识别发电机及其原动机的现有和正在发展的故障，有效地利用发电机本身作为一个复杂的传感器，e-PCM利用基于模型的智能方法，通过测量来自发电机的电流和电压信号来提供异常检测，适用于三相交流发电机，在发电机控制中心永久安装，用于对发电机组进行运行状态监测。
故障监测模块利用e-PCM的识别算法来确定在工作状态下的模型参数，数字孪生在运行自学习阶段建立，这一阶段中，三相电压和三相电流被连续的测量和处理，当发现发动机或者原动机中出现故障时，电流波形产生影响，使真实系统的行为与模型系统不同，实现对发电机和原动机的故障监测。
故障控制模块根据e-PCM不断地测量并且将参考状态进行比较，以评估正在发生故障的程度与类型，当e-PCM意识到超越了最初的学习极限时，能够扩展自我学习过程，生成故障关键词，根据关键词在互联网中进行深度挖掘，找到故障解决方案。扩展自我学习过程还可以避免错误警报。
智能控制系统主要用于风电运行控制过程中的智能生产管理，该智能控制系统分为风机层、风场层和集群层，并部署先进的实时控制与优化算法模块，例如自抗扰控制、多目标优化算法、机器学习以及协调优化控模块，用于实现运行检测、远程监控、状态评估、故障诊断和智能控制等功能，并具备自学习能力、自寻优和自校正能力，实现对风机层、风场层和集群层设备的智能管控，构建智能服务系统主要用于为风电生产过程提供智能服务，并设计较强的延展性和开放性，该智能服务系统主要用于为风电生产过程提供智能服务，并设计较强的延展性和开放性，该智能服务系统可以获取并整合智能风电系统的风电生产运行数据、生产管理数据、智能设备监测数据以及智能控制系统数据等数据信息，并结合电网环境、集团管控和时长交易，提供智能安全功能、智能管理功能和智能服务功能。信息安全防护系统从网络边界防护、综合防护、智能防护三个层面建设信息安全防护体系，并用于为智能控制系统和智能服务系统提供安全保障。
可视化数据信息系统基于HDFS、云计算、物联网以及关系型数据库，对采集的所述智能风电系统的数据进行分析，根据分析结果形成设备健康状态评价、设备故障诊断、风电场运营评估专题报告，为公司生产管理提供决策依据。
将获取的智能风电系统的数据包括：风电生产运行数据、生产管理数据、智能设备监测数据和智能控制系统数据，又因为或缺的智能风电系统的数据是不断获取的，将数据存放在非关系型数据库中，非关系型数据库扩展性好，可支持的数据格式较多，将存储的数据基于HDFS、云计算和物联网进行数据分析与数据挖掘，将分析结果与挖掘结果通过报表的形式实现可视化。
以上所述的实施例仅是对本申请优选方式进行的描述，并非对本申请的范围进行限定，在不脱离本申请设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本申请的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本申请权利要求书确定的保护范围内。
Claims (8)
1.基于大数据的智能风电系统，其特征在于，系统包括：智能监测系统、智能控制系统和可视化数据信息系统；
智能监测系统用于监测运行状态、故障诊断以及故障控制；
智能控制系统用于获取智能风电系统的数据，分析智能风电系统的数据，实现对各功能的控制；
可视化数据信息系统基于对智能风电系统数据的分析结果形成设备健康状态专题分析报告。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能风电系统，其特征在于，所述监测运行状态包括：对所述智能风电系统进行监测、对所述智能风电系统的运行状态进行评估。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的智能风电系统，其特征在于，利用大数据技术对所述智能风电系统构建所述故障诊断模型，采用数据挖掘得出是否存在故障。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的智能风电系统，其特征在于，根据所述故障诊断模型，预测故障类型，并提供解决故障的方法，实现所述故障控制。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的智能风电系统，其特征在于，获取的智能风电系统的数据包括：风电生产运行数据、生产管理数据、智能设备监测数据和智能控制系统数据。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的智能风电系统，其特征在于，所述智能控制系统包括风机层、风场层和集群层。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的智能风电系统，其特征在于，所述风机层采用数据平台和智能传感设备，对智能风电机组进行感知采集、边缘计算和智能调节，为所述风场层和所述集群层提供数据支持；风场层用于实时监控、能量管理、故障诊断、自动发电控制以及电压控制，并为所述风机层提供决策与分析，为所述集群层提供高级应用支持；所述集群层用于在线分析与监控、在线报警以及远程故障诊断，并为所述风场层和风机层提供智能运维和安全管控。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的智能风电系统，其特征在于，基于HDFS、云计算、物联网以及关系型数据库，对采集的所述智能风电系统的数据进行分析，根据分析结果形成设备健康状态评价、设备故障诊断、风电场运营评估专题报告，为公司生产管理提供决策依据。
Priority Applications (1)
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| CN202310044812.5A CN116044680A (zh) | 2023-01-30 | 2023-01-30 | 基于大数据的智能风电系统 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
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| CN116044680A true CN116044680A (zh) | 2023-05-02 |
Family
ID=86117802
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202310044812.5A Pending CN116044680A (zh) | 2023-01-30 | 2023-01-30 | 基于大数据的智能风电系统 |
Country Status (1)
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2023
- 2023-01-30 CN CN202310044812.5A patent/CN116044680A/zh active Pending
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