CN116447089B - 一种风电机组的运行状态检测方法、装置及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风电机组的运行状态检测方法、装置及介质，适用于风电机组智能运维技术领域。该方法将现有技术中容易误判的两种情况设定为待定状态，并通过滑动窗口的方法确定机组对应的检测点状态以及以当前样本点之后状态点首次发生变化的样本点对应的检测点状态，也就是说，采用滑动窗口在样本点处滑动的方法确定机组样本的工作状态改变的时间节点；在第一状态为待定状态时，根据变化的第二状态与第一状态的关系确定两个样本点之间对应的最终检测点状态，以此在第一状态待定的情况下，根据第二状态评估最终的检测点状态，避免误判出现的干扰，提高风电机组的运行状态检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及风电机组智能运维技术领域，特别是涉及一种风电机组的运行状态检测方法、装置及介质。
背景技术
风电机组状态判断的准确性是风力发电数字化转型的重要支撑，依据准确的状态判断可以对风电机组能效利用率、功率曲线达标率、机组停机时间、停机损失电量等关键指标进行对标。但目前各场站基础数据质量参差不齐，状态点由控制生产区传输到信息管理区存在信息损失、信息失真、部分对应关系存在偏差等情况。
在采样数据过程中，因各场站的部分类型机组控制策略为实测风速一段时间内持续高于切入风速则进行启机，有时会出现风速波动导致该条件无法达成，但平均风速大于切入风速时，这种情况会被检测系统误判为停机；在大风切出后控制策略为实测风速降至考核切出风速以下一段时间后再启机，此时若实测风速在考核切出风速的阈值处出现波动，机组实际功率为0kW，这种情况下系统会误判为停机。上述两种情况均出现检测系统误判情况，导致对机组停机状态的判断产生干扰和错误。
因此，寻求一种较为准确的风电机组的停机状态检测方法是本领域技术人员亟需要解决的。
发明内容
本发明的目的是提供一种风电机组的运行状态检测方法、装置及介质，避免误判出现的干扰，提高风电机组的运行状态检测的准确性。
为解决上述技术问题，本发明提供一种风电机组的运行状态检测方法，包括：
获取当前数据集内的当前样本点、样本点对应的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口；
根据所述当前样本点、所述启机检测滑动窗口和所述停机检测滑动窗口的关系确定所述当前样本点的检测点状态，其中，所述检测点状态至少为正常运行状态、待定状态和停机状态，所述待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态；
在所述检测点状态为第一状态时，获取以所述当前样本点后在所述检测点状态发生变化后的第N个样本点；
根据所述第N个样本点对应的第二状态与所述第一状态确定所述第N个样本点与所述当前样本点之间的最终检测点状态，其中，所述第一状态与所述第二状态不同。
优选地，所述当前数据集的获取过程，包括：
获取所述当前数据集内的所述风电机组的风速数据和功率变量；
将所述风速数据和所述功率变量各自的时间戳对齐以获取对齐后的风速数据和功率变量；
根据所述对齐后的风速数据和功率变量确定初始样本数据集；
根据预处理方式对所述初始样本数据集进行处理得到剩余的有效样本数据集以作为所述当前数据集。
优选地，所述预处理方式至少包括以下之一：
对所述初始样本数据集去掉空值形式的数据以得到预处理后的所述剩余的有效样本数据集；
对所述初始样本数据集去掉通信中断点对应的功率值以得到预处理后的所述剩余的有效样本数据集；
对所述初始样本数据集去掉大于数据超限点对应的功率值或小于预设值对应的样本数据集以得到预处理后的所述剩余的有效样本数据集；
对所述初始样本数据集去掉大于所述数据超限点对应的风速值或小于所述预设值对应的样本数据集以得到预处理后的所述剩余的有效样本数据集。
优选地，在所述获取当前数据集内的当前样本点之前，还包括：
判断所述当前数据集大小是否大于或者等于预设数据集；
若是，则进入所述获取当前数据集内的当前样本点的步骤。
优选地，在所述当前数据集小于所述预设数据集时，还包括：
获取上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态；
在所述上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态为所述正常运行状态或所述待定状态时，确定所述当前数据集的检测点状态为所述正常运行状态；在所述上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态为所述停机状态时，确定所述当前数据集的检测点状态为所述停机状态。
优选地，所述启机检测滑动窗口和所述停机检测滑动窗口的滑动长度不同，所述根据所述当前样本点、所述启机检测滑动窗口和所述停机检测滑动窗口的关系确定所述当前样本点的检测点状态，包括：
判断所述启机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点是否均大于发电阈值；
若所述功率点大于所述发电阈值，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述正常运行状态；
若任意一个所述功率点小于或等于所述发电阈值，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本点参数是否满足第一预设条件，其中，所述第一预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且至少有一个样本点的所述风速大于考核切出风速；
若所述样本点参数满足所述第一预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述大风切出后的待机状态；
若所述样本点参数不满足所述第一预设条件，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本参数是否满足第二预设条件，其中，所述第二预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、所述风速大于所述切入风速且小于所述切出风速，且至少有一个样本点的所述风速小于考核切入风速；
若所述样本点参数满足所述第二预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述小风波动状态下的待机状态；
若所述样本点参数不满足所述第二预设条件，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本参数是否满足第三预设条件，其中，所述第三预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、所述风速大于所述考核切入风速且小于所述考核切出风速；
若所述样本点参数满足所述第三预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述停机状态。
优选地，所述根据所述第N个样本点对应的第二状态与所述第一状态确定所述第N个样本点与所述当前样本点之间的最终检测点状态，包括：
在所述检测点状态的所述第一状态为所述待定状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述正常运行状态时，将所述正常运行状态由所述当前样本点覆盖至所述第N个样本点对应的所述待定状态，并确定所述最终检测点状态为所述正常运行状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述待定状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述停机状态时，将所述停机状态由所述当前样本点覆盖至所述第N个样本点对应的所述待定状态，并确定所述最终检测点状态为所述停机状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述正常运行状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述大风切出后的待机状态或所述小风波动状态下的待机状态时，确定所述最终检测点状态为所述待定状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述正常运行状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述停机状态时，确定所述最终检测点状态为所述停机状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述停机状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述正常运行状态时，确定所述最终检测点状态为所述正常运行状态。
优选地，在确定开始时间为所述当前样本点，且结束时间为所述第N个样本点的所述最终检测点状态为所述停机状态或所述待定状态时，还包括：
获取所述最终检测点状态下的所有目标样本点的实测功率；
利用所述目标样本点的风速值，根据实测功率曲线进行线性插值法得到对应的理论发电量；
根据所述目标样本点对应的所述实测功率确定实际发电量；
根据所述理论发电量和所述实际发电量的关系确定所述目标样本点对应的损失电量；
对应地，在所述最终检测点状态为所述正常运行状态时，还包括：
将所述正常运行状态对应的样本点的损失电量置为0kWh。
优选地，在所述当前样本点为首个样本点，且对应的第一状态为所述待定状态时，还包括：
获取上一个数据集内最后一个样本点对应的最终检测点状态；
在所述上一个数据集内最后一个样本点对应的最终检测点状态为所述待定状态时，合并所述当前数据集内首个样本点和所述上一个数据集内的最后一个样本点对应的状态下的所有样本点所属的损失电量；
对应地，在所述检测点的所述第一状态为所述停机状态，且所述当前数据集的最后一个样本点仍不是启机点时，还包括：
将所述最后一个样本点作为所述停机状态的结束点；
生成以所述当前样本点为开始时间，所述最后一个样本点为结束时间对应的停机信息，其中，所述停机信息至少包括停机开始时间、停机结束时间、停机损失电量、停机持续时间和停机损失等效利用小时；
对应地，在所述检测点的所述第一状态为所述停机状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述正常运行状态时，还包括：
生成以所述当前样本点为所述停机开始时间，所述第N个样本点为所述停机结束时间对应的所述停机信息。
优选地，在确定所述当前数据集内最后一个样本点的所述最终检测点状态之后，还包括：
获取所述当前数据集内最后一个样本点对应的所述最终检测点状态；
在所述当前数据集内最后一个样本点和下一个数据集的首个样本点的检测点状态均为所述停机状态时，合并所述当前数据集内最后一个样本点的所述停机状态所属的样本点，且将所述停机状态对应的停机次数记为同一次；
在所述当前数据集内最后一个样本点的检测点状态为所述待定状态且所述下一个数据集的首个样本点的检测点状态为所述停机状态时，合并所述当前数据集内最后一个样本点的所述待定状态所属的样本点，并确定所述当前数据集内最后一个样本点的所述待定状态所属的样本点为停机状态；
根据所述停机状态下所属的样本点的样本参数得到对应的样本指标。
为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种风电机组的运行状态检测装置，包括：
第一获取模块，用于获取当前数据集内的当前样本点、样本点对应的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口；
第一确定模块，用于根据所述当前样本点、所述启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的关系确定所述当前样本点的检测点状态，其中，所述检测点状态至少为正常运行状态、待定状态和停机状态，所述待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态；
第二获取模块，用于在所述检测点状态为第一状态时，获取以所述当前样本点后在所述检测点状态发生变化后的第N个样本点；
第二确定模块，用于根据所述第N个样本点对应的第二状态与所述第一状态确定所述第N个样本点与所述当前样本点之间的最终检测点状态，其中，所述第一状态与所述第二状态不同。
为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种风电机组的运行状态检测装置，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述的风电机组的运行状态检测方法的步骤。
为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的风电机组的运行状态检测方法的步骤。
本发明提供的一种风电机组的运行状态检测方法，包括：获取当前数据集内的当前样本点、样本点对应的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口；根据当前样本点、启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的关系确定当前样本点的检测点状态，其中，检测点状态至少为正常运行状态、待定状态和停机状态，待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态；在检测点状态为第一状态时，获取以当前样本点后在检测点状态发生变化后的第N个样本点；根据第N个样本点对应的第二状态与第一状态确定第N个样本点与当前样本点之间的最终检测点状态，其中，第一状态与第二状态不同。该方法将现有技术中容易误判的两种情况设定为待定状态，并通过滑动窗口的方法可以确定机组对应的检测点状态以及以当前样本点之后状态点发生变化的样本点对应的检测点状态，也就是说，采用滑动窗口在样本点处滑动的方法确定机组样本的工作状态改变的时间节点；在第一状态为待定状态时，根据变化的第二状态与第一状态的关系确定两个样本点之间对应的最终检测点状态，以此在第一状态待定的情况下，根据第二状态评估最终的检测点状态，避免误判出现的干扰，提高风电机组的运行状态检测的准确性。
另外，本发明还提供了一种风电机组的运行状态检测装置及介质，具有如上述风电机组的运行状态检测方法相同的有益效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种风电机组的运行状态检测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种风电机组的运行状态检测装置的结构图；
图3为本发明实施例提供的另一种风电机组的运行状态检测装置的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护范围。
本发明的核心是提供一种风电机组的运行状态检测方法、装置及介质，避免误判出现的干扰，提高风电机组的运行状态检测的准确性。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
需要说明的是，不同风电主机厂家风机状态点设置参数不同，导致实时数据在传输到信息管理区时与其他厂家难以形成有效的统一对应关系。各场站基础数据质量良莠不齐，状态点由控制生产区传输到信息管理区存在信息损失、信息失真、部分对应关系存在偏差、不同型号机组对应关系不统一等因素产生的风电机组工作状态不准的情况。为深入推进能源革命，赋能风力发电产业，切实做好数据治理工作，打破行业信息壁垒，本发明通过数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系统中机组风速、功率数据针对风电机组运行状态进行判断，生成停机记录及停机时间、损失电量、发电时间、待机时间、通讯中断时间、数据完整率等一系列指标，对风机能效分析工作形成有力支撑。
图1为本发明实施例提供的一种风电机组的运行状态检测方法的流程图，如图1所示，包括：
S11：获取当前数据集内的当前样本点、样本点对应的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口；
S12：根据当前样本点、启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的关系确定当前样本点的检测点状态；
其中，检测点状态至少为正常运行状态、待定状态和停机状态，待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态；
S13：在检测点状态为第一状态时，获取以当前样本点后在检测点状态发生变化后的第N个样本点；
S14：根据第N个样本点对应的第二状态与第一状态确定第N个样本点与当前样本点之间的最终检测点状态；
其中，第一状态与第二状态不同。
具体地，获取当前数据集内的当前样本点，可以理解的是，当前数据集可以根据实际情况设定，例如单日、单周、单月、单年等自定义时间范围，对应的当前样本数据可以是一个样本数据，也可以是多个样本数据，在此不做限定，可以根据样本量的多少设定。
当前样本点根据风电机组的数据集获取得到，在获取过程中可以先对数据预先处理得到规整的数据以便于后续的计算，对于预先处理的过程以及筛选数据的过程不做限定，可以采用某种过滤数据方法进行筛选，也可以针对不合格的数据进行舍弃等，对于数据的预先处理可以根据实际情况设定，在此不做限定。
作为一种实施例，步骤S11中的当前数据集的获取过程，包括：
获取当前数据集内的风电机组的风速数据和功率变量；
将风速数据和功率变量各自的时间戳对齐以获取对齐后的风速数据和功率变量；
根据对齐后的风速数据和功率变量确定初始样本数据集；
根据预处理方式对初始样本数据集进行处理得到剩余的有效样本数据集以作为当前数据集。
具体地，获取当前数据集内的风电机组的风速数据和功率变量，将各自的时间戳对齐以便于后续得到获取对齐后的风速数据和功率变量，时间戳对齐后，定义数据颗粒度。数据颗粒度为数据的细化程度，针对指标数据的计算范围。根据时间戳对齐后的风速数据和功率变量确定风电机组的初始样本数据集。由于后续的数据计算以及检测点状态确定的准确性，对于本身数据采集过程中出现的中断导致的某一个样本数据空值等情况、或者某种样本数据的极个别值小于一定的阈值等，在数据筛选过程中先过滤这些特殊的数据以保证后续的数据规整。
在筛选的预处理方式作为一种实施例，预处理方式至少包括以下之一：
对初始样本数据集去掉空值形式的数据以得到预处理后的剩余的有效样本数据集；
对初始样本数据集去掉通信中断点对应的功率值以得到预处理后的剩余的有效样本数据集；
对初始样本数据集去掉大于数据超限点对应的功率值或小于预设值对应的样本数据集以得到预处理后的剩余的有效样本数据集；
对初始样本数据集去掉大于数据超限点对应的风速值或小于预设值对应的样本数据集以得到预处理后的剩余的有效样本数据集。
需要说明的是，本实施例中仅是展示出四种预处理方式，还可以包括其他预处理方式。对应方式一，去掉空值，空值一般为NAN、空字等形式的空值；方式二，通信中断点，如没有时间戳等，或者机组的风速数据和功率在大于0的情况下连续半小时无变化，这种情况下去掉；对于方式三，去掉数据超限点，例如风速数据小于0m/s，或者大于35m/s，功率小于-200kW或者大于1.2倍额定功率的样本点等。对于方式四，可以针对风速值的数据超限点且小于预设值的样本数据集去掉。对于预设值可以设置为0m/s，若小于预设值0m/s的数据，则说明当前数据集出现错误，需要去掉。
另外，对于数据样本的数据量作为另一种考虑角度，作为一种实施例，在获取当前数据集内的当前样本点之前，还包括：
判断当前数据集大小是否大于或者等于预设数据集；
若是，则进入获取当前数据集内的当前样本点的步骤。
具体地，若当前样本数据集能够支撑本发明实施例的状态检测的计算，则进入后续的步骤获取当前样本点进行状态检测。
若当前样本数据无法支撑计算，作为一种实施例，在当前数据集小于预设数据集时，还包括：
获取上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态；
在上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态为正常运行状态或待定状态时，确定当前数据集的检测点状态为正常运行状态；
在上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态为停机状态时，确定当前数据集的检测点状态为停机状态。
具体地，获取上个数据集结束时对应的检测点状态，也就是上一个数据集对应的最后一个样本的检测点状态，若为正常运行状态或者待机状态，统一视为当前数据集对应时间段未停机，通讯中断时间为整个数据集对应的时间段，定义当前数据集对应时间段为正常运行状态。若为停机状态，则视为当前数据集对应时间段均为停机，定义当前数据集对应时间段为停机状态。
需要说明的是，正常运行状态除了风电机组运行正常之外，还包括正常运行后数据中断状态，待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态。停机状态除了风电机组正常停机之外，还包括上一个数据集输出的停机后数据中断状态。无论确定哪种状态，均进行预定义各状态，包括正常运行状态、正常运行后数据中断状态、停机后数据中断状态、停机状态、小风波动状态下的待机状态、大风切出后的待机状态。其中，定义小风波动状态下的待机状态、大风切出后的待机状态为待定状态。若上个数据集结束状态为正常运行、正常运行后数据中断、小风波动状态下的待机、大风切出后的待机状态下的待机四种状态，则视为本数据集对应时间段未停机，通讯中断时间为整个数据集对应时间段，定义本数据集结束状态为正常运行后数据中断状态；若上一个数据集结束状态为停机后数据中断或停机，则视为本数据集对应时间段均为停机，定义本数据集结束状态仍为停机后数据中断状态。
在上述实施例中，获取当前样本点，考虑预处理以及样本数据集总数，接下来样本点对应的启动检测滑动窗口和停机检测滑动窗口，均是为了检测样本点对应的检测点状态，无论是当前样本点还是第N个样本点的检测点状态，均用到了滑动窗口。
对于两种滑动窗口的滑动长度不同，例如，启机检测滑动窗口的滑动长度为2个样本点，停机检测滑动窗口的滑动长度为6个样本点，但是检测点位置均作为两种滑动窗口的首个数据点位置。滑动窗口的目的是遍历检测点至样本数据集的终点，以检测变化的检测点状态。
需要说明的是，根据当前样本点、启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的关系确定当前样本点的检测点状态，对于检测点状态的正常运行状态确定时，需要根据启机检测滑动窗口的样本点与阈值的关系确定，对于起其他检测点状态均是在启机的前提下进行的，因此，待定状态、停机状态需要根据停机检测滑动窗口的样本点与对应的阈值确定。本实施例提供的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口仅是确定检测点状态，并不是针对某一个检测点状态需要同时用到两种滑动窗口。对于各种检测点状态的状态编号预先定义，在此不做限定。
在确定当前样本点的检测点状态后，在当下检测点状态的前提下，继续判断以当前样本点后的其他样本点的检测点状态是否和当前检测点状态相同，若相同，则没有发生变化，继续找下一个样本点，直至遍历到与当前样本点的检测点状态变化的样本点，这里寻找第N个样本点的过程是遍历判断进行循环，一旦出现找到，则跳出当前的循环，在以第二状态的前提下，进行遍历判断循环。在该样本点记录状态变更位置，继续以变化的样本点为当前样本点，继续找到下一个检测点状态变化对应的样本点，直至当前数据集内的最后一个样本点。
本实施例中的当前样本点与第N个样本点之间的检测点状态，当前样本点可以是首个样本点、中间样本点或者最后一个样本点，第N个样本点可以是首个样本点之后的第二个样本点以及中间样本点或者最后一个样本点。本实施例仅是记录第N个样本点的检测点状态与当前样本点对应的检测点状态发生变化，其当前样本点与第N个样本点之间的样本点对应的检测点状态没有发生变化，也就是与当前样本点的检测点状态相同。
在得到第N个样本点的第二状态后，再以第N个样本点作为当前样本点，其对应的第二状态作为第一状态，继续寻找下一个现在的当前样本点对应的第N个样本点的状态变化，直至将当前数据集内的最后一个样本点的检测点状态确定后结束当前数据集。
对应地，第一状态可以是上述检测点状态对应的各个状态，第二状态也同理，但是第一状态和第二状态不同，例如，第一状态为正常运行状态时，其第二状态是在第一状态的基础上找到与第一状态变化的检测点状态。
本发明实施例提供的一种风电机组的运行状态检测方法，包括：获取当前数据集内的当前样本点、样本点对应的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口；根据当前样本点、启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的关系确定当前样本点的检测点状态，其中，检测点状态至少为正常运行状态、待定状态和停机状态，待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态；在检测点状态为第一状态时，获取以当前样本点后在检测点状态发生变化后的第N个样本点；根据第N个样本点对应的第二状态与第一状态确定第N个样本点与当前样本点之间的最终检测点状态，其中，第一状态与第二状态不同。该方法将现有技术中容易误判的两种情况设定为待定状态，并通过滑动窗口的方法可以确定机组对应的检测点状态以及以当前样本点之后状态点发生变化的样本点对应的检测点状态，也就是说，采用滑动窗口在样本点处滑动的方法确定机组样本的工作状态改变的时间节点；在第一状态为待定状态时，根据变化的第二状态与第一状态的关系确定两个样本点之间对应的最终检测点状态，以此在第一状态待定的情况下，根据第二状态评估最终的检测点状态，避免误判出现的干扰，提高风电机组的运行状态检测的准确性。
在上述实施例的基础上，启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的滑动长度不同，根据当前样本点、启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的关系确定当前样本点的检测点状态，包括：
判断启机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点是否均大于发电阈值；
若功率点均大于发电阈值，则确定当前样本点的检测点状态为正常运行状态；
若任意一个功率点小于或等于发电阈值，则判断停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本点参数是否满足第一预设条件，其中，第一预设条件为停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且至少有一个样本点的风速大于考核切出风速；
若样本点参数满足第一预设条件，则确定当前样本点的检测点状态为大风切出后的待机状态；
若样本点参数不满足第一预设条件，则判断停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本参数是否满足第二预设条件，其中，第二预设条件为停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且至少有一个样本点的风速小于考核切入风速；
若样本点参数满足第二预设条件，则确定当前样本点的检测点状态为小风波动状态下的待机状态；
若样本点参数不满足第二预设条件，则判断停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本参数是否满足第三预设条件，其中，第三预设条件为停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于发电阈值、风速大于考核切入风速且小于考核切出风速；
若样本点参数满足第三预设条件，则确定当前样本点的检测点状态为停机状态。
具体地，对于当前样本点的检测点状态的判断，对于当前样本点，先进行正常运行状态的判断，若符合正常运行状态的判定标准，则确定为该装填，若不符合，则进行下一个状态的判断，直至找到对应的状态。
通过循环遍历本数据集所有样本点，记录每次风机状态改变位置，计算损失电量、停机时间等关键参数，生成状态向量记录每个样本点机组工作状态。对于待定状态，先记录状态开始位置和该状态下损失电量，通过判断机组前后工作状态重新确定并覆盖待定状态的机组工作情况。
对于各个状态下的判定标准，本实施例仅是一种判定，还可以为其他判定标准，在此不做限定。对于正常运行状态的判定标准内的发电阈值，一般设为3kW，对于其他状态判定标准对应的考核切入风速，由于风速取平均值，一般取机组切入风速的基础上加1m/s为该风速，对于其他状态判定标准对应的考核切出风速，一般取18m/s为该风速。切入风速指风力发电机组可以达到额定转速并可以并网向外输送电能的风速。切出风速指风力发电机组并网发电的最大风速，超过此风速机组将切出电网。
例如，先判断是否启机：判断是否启机检测滑动窗口内所有点功率点均大于发电阈值（一般设为3kW），是则更新停机检测点位置，重置机组状态和损失电量，跳出本次遍历；再判断是否为大风切出后的待机状态：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于切入风速小于切出风速，且有一个及以上的点风速大于考核切出风速，是则进入下一个样本点的判断；再判断是否为小风波动状态下的待机：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且有一个及以上的点风速小于考核切入风速，是则进入下一个样本点的判断；最后判断是否为停机状态：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于考核切入风速且小于考核切出风速，是则将机组置为停机状态，更新停机开始位置，跳出本次遍历；否则更新检测位置继续遍历。
在上述实施例的基础上，在确定检测点状态后，根据第N个样本点对应的第二状态与第一状态确定第N个样本点与当前样本点之间的最终检测点状态，包括：
在检测点状态的第一状态为待定状态，且第N个样本点对应的第二状态为正常运行状态时，将正常运行状态由当前样本点覆盖至第N个样本点对应的待定状态，并确定最终检测点状态为正常运行状态；
在检测点状态的第一状态为待定状态，且第N个样本点对应的第二状态为停机状态时，将停机状态由当前样本点覆盖至第N个样本点对应的待定状态，并确定最终检测点状态为停机状态；
在检测点状态的第一状态为正常运行状态，且第N个样本点对应的第二状态为大风切出后的待机状态或小风波动状态下的待机状态时，确定最终检测点状态为待定状态；
在检测点状态的第一状态为正常运行状态，且第N个样本点对应的第二状态为停机状态时，确定最终检测点状态为停机状态；
在检测点状态的第一状态为停机状态，且第N个样本点对应的第二状态为正常运行状态时，确定最终检测点状态为正常运行状态。
具体地，由于当前仅是判断第一状态与第二状态下对应的第一状态和第二状态对应的样本点的检测点状态，由于待定状态下其主要包括正常运行状态和停机状态，需要将其待定状态确定为具体的状态。因此，本实施例中的最终检测点状态仅是针对当前样本点至第N个样本点的状态进行更新。
在第一状态为待定状态时，若变化的第二状态为正常运行状态时，则将正常运行状态覆盖至待定状态，确定最终检测点状态为正常运行状态，记录当前对应的开始位置，风电机组正常运行。若该数据集的最后一个数据点仍为待定状态，则记录当前待定阶段对应的损失电量。若变化的第二状态为停机状态，则将停机状态覆盖至待定状态，记录停机位置，生成停机记录、损失电量、停机时间等停机信息，并将本数据集结束时机组状态确定为待定状态。
在第一状态为正常运行状态时，若第N个样本点的第二状态为停机状态，则当前样本点至第N个样本点对应的检测点状态保持不变。若第一状态为停机状态，第N个样本点对应的第二状态为正常运行状态，则当前样本点至第N个样本点对应的检测点状态保持不变，最终检测点状态为正常运行状态。
另外，若第N个样本点对应的检测点状态为待定状态下对应的小风波动状态下的待机状态时，当前样本点的检测点状态为大风切出后的待机状态，虽然在待定状态下的具体状态发生变化，但是待定状态没有变化，故最终检测点状态为待定状态，或者依据当前第N个样本点对应的检测点状态作为最终的检测点状态。
本实施例提供的确定最终检测点状态，对于待定状态先记录其位置及损失电量，再结合机组下一个数据集对应的工作状态判断其待定状态期间工作情况，具体方法为利用循环逻辑遍历样本数据集，采用滑动窗口配合经验阈值判断机组工作状态改变时间节点，确定每个样本点机组工作状态，以提高判断的准确性。
在上述实施例的基础上，在确定开始时间为当前样本点，且结束时间为第N个样本点的最终检测点状态为停机状态或待定状态时，还包括：
获取最终检测点状态下对应的所有目标样本点的实测功率；
利用目标样本点的风速值，根据实测功率曲线进行线性插值法得到对应的理论发电量；
根据目标样本点对应的实测功率确定实际发电量；
根据理论发电量和实际发电量的关系确定目标样本点对应的损失电量；
对应地，在最终检测点状态为正常运行状态时，还包括：
将正常运行状态对应的样本点的损失电量置为0kWh。
具体地，实测功率曲线是关于样本点的风速值与理论功率值之前的函数关系的功率曲线。通过线性插值法计算理论发电量，并根据风速和功率计算实发电量，以算得的理论发电量和实发电量的差值作为损失电量。对应的线性插值法，也可以为依据理论功率曲线计算发电量。在此不做限定，采用线性插值法仅是一种优选实施例，对应的具体应用计算方法和现有的线性插值法相同，在此不赘述。
若最终检测点状态为正常运行状态时，将正常运行状态对应的样本点的损失电量置为0kWh。
作为一种实施例，在当前样本点为首个样本点，且对应的第一状态为待定状态时，还包括：
获取上一个数据集内最后一个样本点对应的最终检测点状态；
在上一个数据集内最后一个样本点对应的最终检测点状态为待定状态时，合并当前数据集内首个样本点和上一个数据集内的最后一个样本点对应的状态下的所有样本点所属的损失电量；
对应地，在检测点的第一状态为停机状态，且当前数据集的最后一个样本点仍不是启机点时，还包括：
将最后一个样本点作为停机状态的结束点；
生成以当前样本点为开始时间，最后一个样本点为结束时间对应的停机信息，其中，停机信息至少包括停机开始时间、停机结束时间、停机损失电量、停机持续时间和停机损失等效利用小时；
对应地，在检测点的第一状态为停机状态，且第N个样本点对应的第二状态为正常运行状态时，还包括：
生成以当前样本点为停机开始时间，第N个样本点为停机结束时间对应的停机信息。
具体地，如果待定状态是从上个数据集持续到现在，那么损失电量计算为本数据集和上一个数据集对应损失电量的加和。
对于检测点的第一状态为停机状态，并且当前数据集的最后一个样本点不是启机点时，这里的启机点为风电机组从停机状态切换至正常运行状态的时间点，直接将最后一个样本点作为停机状态的结束点，合并生成以当前样本点为开始时间，最后一个样本点为结束时间的停机信息。
在检测点的第一状态为停机状态，且第N个样本点的第二状态为正常运行状态时，生成以当前样本点为开始时间，第N个样本点为结束时间的停机信息。需要说明的是，停机信息是记录机组对标指标的信息，至少包括停机开始时间、停机结束时间、停机损失电量、停机持续时间和停机损失等效利用小时。
作为一种实施例，在确定当前数据集内最后一个样本点的最终检测点状态之后，还包括：
获取当前数据集内最后一个样本点对应的最终检测点状态；
在当前数据集内最后一个样本点和下一个数据集的首个样本点的检测点状态均为停机状态时，合并当前数据集内最后一个样本点的停机状态所属的样本点，且将停机状态对应的停机次数记为同一次；
在当前数据集内最后一个样本点的检测点状态为待定状态且下一个数据集的首个样本点的检测点状态为停机状态时，合并当前数据集内最后一个样本点的待定状态所属的样本点，并确定当前数据集内最后一个样本点的待定状态所属的样本点为停机状态；
根据停机状态下所属的样本点的样本参数得到对应的样本指标。
具体地，当前数据集内最后一个样本点与下一个数据集的首个样本点的检测点状态，若检测点状态相同，则需要将其该检测点状态下所属的样本点对应的样本参数合并，在当前数据集内最后一个样本点和下一个数据集的首个样本点的检测点状态均为停机状态时，合并当前数据集内最后一个样本点的停机状态所属的样本点，且将停机状态对应的停机次数记为同一次；
在当前数据集内最后一个样本点的检测点状态为待定状态且下一个数据集的首个样本点的检测点状态为停机状态时，合并当前数据集内最后一个样本点的待定状态所属的样本点，并确定当前数据集内最后一个样本点的待定状态所属的样本点为停机状态。
另外，在当前数据集内最后一个样本点和下一个数据集的首个样本点的检测点状态均为待定状态时，也合并当前数据集内最后一个样本点的待定状态所属的样本点。
如果状态为当前数据集停机后数据中断状态，则首先判断下一个数据集初始机组状态，生成初始位置检测窗口，以检测点位置为首个数据点起2个样本点的窗口。
判断是否依然停机：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于考核切入风速且小于考核切出风速，是则将机组置为停机状态，停机次数减一次（因为本次停机在上一个数据集对应的时间段已统计）。
对各状态持续时间进行统计，包括正常发电、待机、通讯中断、停机。生成总停机记录表，包括开始停机时间、结束停机时间、对应的损失电量、停机持续时间、损失等效利用小时数。
记录在本数据集结束时最后一个样本点对应的风机状态（包括正常运行、正常运行后数据中断状态、停机后数据中断状态、停机状态、小风波动状态下的待机状态、大风切出后的待机状态）、待定状态损失电量（若机组处于非待定状态，则赋值为0kWh）、状态合并时间戳（若机组为待定状态，则设为状态开始时刻样本点对应的时间点；若机组为状态为正常或停机状态，则设为原始样本数据集最后一个样本点对应的时间点），作为参数输入至下一数据集检测过程，确保传输至下一个样本数据集时样本数据的连续性，以保证停机检测过程不受到干扰，实现停机检测程序的分布式计算。
生成停机记录列表及机组对标指标用于集团级对标考核需求，包括运行可利用率、平均无故障工作时间、停机次数、停机时间、有效数据时间、有效数据完整率、考核实发电量、考核等效利用小时数、考核停机损失发电量、考核停机损失利用小时、缺失数据时间、数据缺失率、异常数据时间、数异常率、发电时间、待机时间、通讯中断时间，上述指标均可在确定机组运行状态后进行计算。这些指标可作为技术监督的对标管理参数、能效诊断的基础数据等，提升风电数字化运维能力。
本发明实施例提供的另一种风电机组的运行状态检测方法的流程步骤，具体包括：
S21：采集SCADA数据；
S22：数据处理（去掉空值、通信中断、数据超限等）异常数据；
S23：判断数据集是否足够支撑计算，若是，则进入步骤S27，若否，则进入步骤S24；
S24：判断上一个数据集状态是否为停机或者停机后中断，若是，则进入步骤S25，若否，则进入步骤S26；
S25：输出停机记录为空，各参考指标为0，状态记录不变；
S26：输出停机记录和各参考指标均为控制，状态记录不变；
S27：判断机组目前状态是否为待定状态，若是，则进入步骤S28，若否，则进入步骤S37；
S28：判断机组是否符合正常运行状态，若是，则进入步骤S29，若否，则进入步骤S30；
S29：记录状态结束位置，机组状态置为正常运行，并进入步骤S57；
S30：判断机组是否符合大风切出后的待机状态，若否，则进入步骤S31，若是，则进入步骤S33；
S31：判断机组是否符合小风波动状态下的待机状态，若否，则进入步骤S32，若是，则进入步骤S33；
S32：判断机组是否符合停机状态，若是，则进入步骤S34，若否，则进入步骤S33；
S33：判断是否为本数据集最后一个有效数据，若是，则进入步骤S36，若否，则进入步骤S35；
S34：机组状态置为停机状态，记录停机检测点位置，并进入步骤S36；
S35：获取下一个样本点，并返回步骤S28；
S36：计算并记录机组在待定状态下的损失电量，并进入步骤S57；
S37：判断机组目前是否为正常运行状态，若是，则进入步骤S38，若否，则进入步骤S45；
S38：判断机组是否符合大风切出后的待机状态，若否，则进入步骤S39，若是，则进入步骤S40；
S39：判断机组是否符合小风波动状态下的待机状态，若否，则进入步骤S41，若是，则进入步骤S40；
S40：机组状态置为待定状态，记录状态开始位置，并进入步骤S57；
S41：判断机组是否符合停机状态，若是，则进入步骤S42，若否，则进入步骤S43；
S42：机组状态置为停机状态，记录开始停机位置，并进入步骤S57；
S43：判断是否为本数据集最后一个有效数据，若是，则进入步骤S57，若否，则进入步骤S44；
S44：获取下一个样本点状态，并返回步骤S38；
S45：判断机组目前状态是否为停机状态，若是，则进入步骤S46，若否，则进入步骤S53；
S46：判断机组是否符合正常运行状态，若是，则进入步骤S47，若否，则进入步骤S49；
S47：机组状态置为正常运行，记录停机结束位置，并进入步骤S57；
S48：判断是否存在待定状态损失或者上个数据集对应时间段未结束的停机，若是，则进入步骤S50，若否，则进入步骤S51；
S50：合并停机记录，停机时间，损失电量等指标并记录，并进入至步骤S57；
S51：生成本次停机记录，计算停机时间，损失电量等指标并记录，并进入至步骤S57；
S49：判断是否为本数据集最后一个有效数据点，若是，则进入步骤S48；若否，则进入步骤S52；
S52：获取下一个组样本点状态；
S53：判断机组目前状态是否在上一个数据集中的最终状态为停机后数据中断，若是，则进入步骤S54；若否，则进入步骤S57；
S54：判断机组是否仍处于停机状态，若是，则进入步骤S56，若否，则进入步骤S55；
S55：记录上一个数据集中的停机状态已结束，不再延续，机组状态置为正常运行状态，并进入步骤S57；
S56：机组状态置为停机状态，并进入步骤S57；
S57：判断是否为本数据集最后一个样本点，若是，则进入步骤S58，若否，则返回至步骤S27；
S58：生成本数据集最后一个风机状态及其损失电量、持续时间、状态合并时间戳作为分布式计算状态参数；
S59：计算样本指标；
S60：输出停机记录、分布式计算状态参数和各样本指标。
作为一种实施例，该方法的步骤具体如下：
步骤1：对各种风电机组状态进行预定义，包括正常运行状态、正常运行后数据中断状态、停机后数据中断状态、停机状态、小风波动状态下的待机状态、大风切出后的待机状态。
步骤2：数据获取；
获取风速、功率变量并进行对时，形成样本数据集，获取机组额定功率和近一年内实测功率曲线，实测功率曲线一般为由多个连接点组成的分段函数。获取上一数据集输出的机组检测点状态、状态合并时间戳、待定损失电量。
步骤3：空值处理；
去掉空值：若某一样本点数据中含有NA、NAN、na、nan、空字符等形式的空值，从样本数据集中去掉该样本点。
步骤4：中断点处理；
去掉通讯中断点：若某一样本点机组风速或功率在大于0的情况下连续半小时无变化，则认为是通讯中断，从样本数据集中去掉该样本点，统计空值和中断点的总数量，将其样本点对应时间记为数据缺失时间。
步骤5：超限点处理；
去掉数据超限点：若某一样本点风速小于0m/s或大于35m/s，或功率小于-200kW或大于1.2倍额定功率，从样本数据集中去掉该样本点，并统计数据超限点的数量，将其样本点对应时间记为数据异常时间。
步骤6：如果样本数据集没有足量数据点则为以下判断逻辑：
若上个数据集结束状态为正常运行、正常运行后数据中断、小风波动状态下的待机、大风切出后的待机状态下的待机四种状态，则视为本数据集样本点均未停机，通讯中断时间为整个数据集，输出停机记录为空值、停机损失电量为空值、停机时间为空值、停机等效损失小时数为空值、相关指标均为空值（其中数据中断时间为样本数据集所有时间）、机组检测点状态为正常运行后数据中断状态、状态开始时间点为输入值、待定损失电量为输入值（在状态为正常运行、正常运行后数据中断时，该值为0kWh）；若上一数据集结束状态为停机后数据中断或停机，则视为本数据集样本点均为停机，定义本数据集结束状态仍为停机后数据中断状态，输出停机记录停机开始点和停机结束点为上一数据集输出的状态开始时间点（在本数据集首个停机记录开始时间为上一数据集最后一段停机记录结束时间时，自动合并两段停机记录）、停机损失电量为0kWh、停机时间为0h、停机等效损失小时数为0h、相关指标均为0（其中数据异常率为100%，数据中断时间为样本数据集所有时间）、机组检测点状态为停机后数据中断状态、状态开始时间点为输入值、待定损失电量为输入值。
步骤7：若数据集能够支撑计算，则进入状态判断逻辑。将机组运行情况分为待定状态（大风切出后的待机状态、小风波动状态下的待机状态）、停机状态、正常运行状态（包括发电状态和未达到切入风速下的待机状态）。通过循环遍历本数据集所有样本点，记录每次风机状态改变位置，计算对应的损失电量、状态持续时间、损失等效利用小时数等关键参数，生成机组状态向量记录每个样本点对应的机组工作状态，将所有样本点初始状态定义为正常运行状态。对于待定状态，先记录状态开始位置并累加该状态下损失电量，通过判断机组在该时间段前后工作状态重新确定并覆盖待定状态的机组工作情况。本步骤考虑加入上一数据集机组最终工作状态，形成多数据集停机检测分布式计算。具体方法为以while循环遍历样本数据集并执行步骤8~11，执行完毕后更新检测点位置并根据判断条件继续进行数据集的遍历。
步骤8：如果检测点目前状态为待定状态，找到机组状态变化的位置。具体方法为遍历检测点至样本数据集终点，生成两个滑动窗口，以检测点位置为滑动窗口首个数据点位置，其中一个为启机检测滑动窗口，长度为2个样本点；另一个为停机检测滑动窗口，长度为6个样本点。
（1）判断是否启机：判断是否启机检测滑动窗口内所有点功率点均大于发电阈值，是则更新停机检测点位置，将机组状态置为正常运行状态和损失电量置为0kWh，跳出本步骤，执行下一步骤；
（2）判断是否为大风切出后的待机状态：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且有一个及以上的点风速大于考核切出风速，是则更新检测位置为下一个样本点，继续执行本步骤所述的遍历；
（3）判断是否为小风波动状态下的待机：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且有一个及以上的点风速小于考核切入风速（因风速取平均值，对机组性能进行对标考核的切入风速一般设为机组切入风速加1m/s），是则更新检测位置为下一个样本点，继续执行本步骤所述的遍历；
（4）判断是否为停机状态：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于考核切入风速且小于考核切出风速，是则将机组置为停机状态，更新停机开始位置，跳出本步骤，执行下一步骤；否则更新检测位置继续执行本步骤所述的遍历；
（5）如果在本步骤判断出机组状态变化为停机或本数据集最后一个样本点机组仍处于待定状态，根据机组实测功率曲线通过线性插值法计算理论发电量，并根据功率计算实际发电量，以算得的理论发电量和实际发电量的差值作为损失电量（如果状态由上个数据集持续到本数据集，那么损失电量计算为本数据集对应时间段和上一数据集对应时间段损失电量的加和）；否则输出风机状态为正常运行状态，损失电量重置为0kWh。
步骤9：如果检测点目前状态为正常运行状态或正常运行后数据中断，找到非正常运行状态（包括大风切出后的待机、小风波动状态下的待机、停机）。具体方法为遍历检测点至样本数据集终点，生成停机检测滑动窗口，以检测点位置为滑动窗口首个数据点位置，长度为6个样本点。
（1）判断是否为大风切出后的待机状态：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且有一个及以上的点风速大于考核切出风速，是则将机组置为大风切出后的待机状态记录待定状态开始位置，跳出本步骤，执行下一步骤；
（2）判断是否为小风波动状态下的待机：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且有一个及以上的点风速小于考核切入风速，是则将机组置为小风波动状态下的待机状态，记录待定状态开始位置，跳出本步骤，执行下一步骤；
（3）判断是否为停机状态：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于考核切入风速且小于考核切出风速，是则将机组置为停机状态，记录停机状态开始位置，跳出本步骤，执行下一步骤，否则更新检测位置继续执行本步骤所述的遍历。
步骤10：如果检测点目前状态为停机状态，则遍历检测点至样本数据集终点，生成启机检测滑动窗口，以检测点位置为滑动窗口首个数据点位置，长度为2个样本点。
（1）判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率大于发电阈值，是则将机组置为正常运行状态，记录重新启机位置，否则更新检测位置继续执行本步骤所述的遍历；若最后一刻仍未找到重新启机位置，则将最后一刻置重新为启机位置；
（2）如果记录的重新启机位置在停机位置之后，则生成一条包含停机开始时间点和停机结束时间点（重新启机时间点）的停机记录。如果在最后一个滑动窗口内机组状态仍为停机，则将最后一个滑动窗口内所有点置为停机状态，并生成一条停机结束时间点为原始样本数据集最后一刻的停机记录；如果在处理后剩余数据集的首个样本点开始停机，则将原始样本数据集首个时间点作为停机时间。在机组状态向量中将停机开始时间点至停机结束时间点的样本点状态置为停机状态；
（3）根据机组实测功率曲线通过线性插值法计算理论发电量，并根据风速和功率计算实发电量，以算得的理论发电量和实发电量的差值作为停机损失电量。如果在本次停机前为待定状态，或本次停机开始时间点为样本数据集首个样本点且上个数据集对应时间段存在未结束的停机状态或待定状态或停机后数据中断状态，则合并停机记录，合并计算停机时间、对应的损失电量、停机持续时间、停机损失利用小时等指标；否则通过当前停机状态所属样本点计算生成本条停机记录、停机时间、停机损失电量、停机损失利用小时。
步骤11：如果状态为上一数据集输出的停机后数据中断状态，则判断本数据集初始机组状态，生成初始位置检测窗口，以检测点位置为首个数据点起2个样本点的窗口。
判断是否依然停机：判断是否停机检测滑动窗口内所有点功率小于发电阈值、风速大于考核切入风速小于考核切出风速，是则将机组置为停机状态，停机次数减一次，因该次数在上一数据集计算中已统计，否则判断该检测位置所在滑动窗口是否包含样本数据集最后一个样本点，如果是则执行下一步骤，如果不是则更新检测位置继续执行步骤7所述的遍历。
步骤12：依据机组状态向量、空值处理、中断点处理、超限点处理情况对机组各状态持续时间进行统计，包括正常发电、待机、通讯中断、停机，其中若机组状态点不是通讯中断或停机状态，且样本点功率大于3kW，则为正常发电状态，若机组状态点不是上述三种状态则判断为待机状态。梳理生成停机记录表，包括每次停机开始时间、结束时间、对应的损失电量、停机持续时间、停机损失等效利用小时数等指标。
步骤13：记录在本数据集检测结束时最后一个样本点对应的风机状态（包括正常运行、正常运行后数据中断状态、停机后数据中断状态、停机状态、小风波动状态下的待机状态、大风切出后的待机状态）、待定状态损失电量（若机组处于非待定状态，则赋值为0kWh）、状态合并时间戳（若机组为待定状态，则设为状态开始时刻样本点对应的时间点；若机组为状态为正常或停机状态，则设为原始样本数据集最后一个样本点对应的时间点），作为参数输入至下一数据集检测过程，确保传输至下一个样本数据集时样本数据的连续性，以保证停机检测过程不受到干扰，实现停机检测程序的分布式计算。
步骤14：生成停机记录列表及机组对标指标用于集团级对标考核需求，包括运行可利用率、平均无故障工作时间、停机次数、停机时间、有效数据时间、有效数据完整率、考核实发电量、考核等效利用小时数、考核停机损失发电量、考核停机损失利用小时、数据缺失时间、数据缺失率、数据异常时间、数异常率、发电时间、待机时间、通讯中断时间，上述指标均可在确定机组运行状态后进行计算，部分需要计算的指标公式如下：
其中，数据缺失时间为中断点和/或空值处理后对应的样本集数据的时间，异常数据时间为小于超限点或者大于超限点对应的样本集数据的时间，有效数据时间是经过预处理后的当前数据集对应的时间；
其中，n为有效数据的样本点总数量；
其中，m为数据集中停机的总次数；
需要说明的是，本实施例中对于对标指标参数的确定，可以和现有的对标指标计算过程相同，也可以根据具体算法进行确定。对于本实施例中的停机次数、停机时间、停机损失发电量等参数依据本实施例中运行状态对应的各状态下的次数、时间、损失发电量确定。
上述详细描述了风电机组的运行状态检测方法对应的各个实施例，在此基础上，本发明还公开与上述方法对应的风电机组的运行状态检测装置，图2为本发明实施例提供的一种风电机组的运行状态检测装置的结构图。如图2所示，风电机组的运行状态检测装置包括：
第一获取模块11，用于获取当前数据集内的当前样本点、样本点对应的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口；
第一确定模块12，用于根据当前样本点、启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的关系确定当前样本点的检测点状态，其中，检测点状态至少为正常运行状态、待定状态和停机状态，待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态；
第二获取模块13，用于在检测点状态为第一状态时，获取以当前样本点后在检测点状态发生变化后的第N个样本点；
第二确定模块14，用于根据第N个样本点对应的第二状态与第一状态确定第N个样本点与当前样本点之间的最终检测点状态，其中，第一状态与第二状态不同。
由于装置部分的实施例与上述的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参照上述方法部分的实施例描述，在此不再赘述。
对于本发明提供的一种风电机组的运行状态检测装置的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述，其具有上述风电机组的运行状态检测方法相同的有益效果。
图3为本发明实施例提供的另一种风电机组的运行状态检测装置的结构图，如图3所示，该装置包括：
存储器21，用于存储计算机程序；
处理器22，用于执行计算机程序时实现风电机组的运行状态检测方法的步骤。
本实施例提供的风电机组的运行状态检测装置可以包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者台式电脑等。
其中，处理器22可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器22可以采用数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、现场可编程门阵列（Field－Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable LogicArray，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器22也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器22可以集成有图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU），GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器22还可以包括人工智能（Artificial Intelligence，AI）处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器21可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器21还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器21至少用于存储以下计算机程序211，其中，该计算机程序被处理器22加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的风电机组的运行状态检测方法的相关步骤。另外，存储器21所存储的资源还可以包括操作系统212和数据213等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统212可以包括Windows、Unix、Linux等。数据213可以包括但不限于风电机组的运行状态检测方法所涉及到的数据等等。
在一些实施例中，风电机组的运行状态检测装置还可包括有显示屏23、输入输出接口24、通信接口25、电源26以及通信总线27。
领域技术人员可以理解，图3中示出的结构并不构成对风电机组的运行状态检测装置的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。
处理器22通过调用存储于存储器21中的指令以实现上述任一实施例所提供的风电机组的运行状态检测方法。
对于本发明提供的一种风电机组的运行状态检测装置的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述，其具有上述风电机组的运行状态检测方法相同的有益效果。
进一步的，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器22执行时实现如上述风电机组的运行状态检测方法的步骤。
可以理解的是，如果上述实施例中的方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
对于本发明提供的一种计算机可读存储介质的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述，其具有上述风电机组的运行状态检测方法相同的有益效果。
以上对本发明所提供的一种风电机组的运行状态检测方法、风电机组的运行状态检测装置及介质进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。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的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (11)
1.一种风电机组的运行状态检测方法，其特征在于，包括：
获取当前数据集内的当前样本点、样本点对应的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口；
根据所述当前样本点、所述启机检测滑动窗口和所述停机检测滑动窗口的关系确定所述当前样本点的检测点状态，其中，所述检测点状态至少为正常运行状态、待定状态和停机状态，所述待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态；
在所述检测点状态为第一状态时，获取以所述当前样本点后在所述检测点状态发生变化后的第N个样本点；
根据所述第N个样本点对应的第二状态与所述第一状态确定所述第N个样本点与所述当前样本点之间的最终检测点状态，其中，所述第一状态与所述第二状态不同；
其中，所述启机检测滑动窗口和所述停机检测滑动窗口的滑动长度不同，所述根据所述当前样本点、所述启机检测滑动窗口和所述停机检测滑动窗口的关系确定所述当前样本点的检测点状态，包括：
判断所述启机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点是否均大于发电阈值；
若所述功率点均大于所述发电阈值，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述正常运行状态；
若任意一个所述功率点小于或等于所述发电阈值，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本点参数是否满足第一预设条件，其中，所述第一预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且至少有一个样本点的所述风速大于考核切出风速；
若所述样本点参数满足所述第一预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述大风切出后的待机状态；
若所述样本点参数不满足所述第一预设条件，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本参数是否满足第二预设条件，其中，所述第二预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、所述风速大于所述切入风速且小于所述切出风速，且至少有一个样本点的所述风速小于考核切入风速；
若所述样本点参数满足所述第二预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述小风波动状态下的待机状态；
若所述样本点参数不满足所述第二预设条件，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本参数是否满足第三预设条件，其中，所述第三预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、所述风速大于所述考核切入风速且小于所述考核切出风速；
若所述样本点参数满足所述第三预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述停机状态；
其中，所述根据所述第N个样本点对应的第二状态与所述第一状态确定所述第N个样本点与所述当前样本点之间的最终检测点状态，包括：
在所述检测点状态的所述第一状态为所述待定状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述正常运行状态时，将所述正常运行状态由所述当前样本点覆盖至所述第N个样本点对应的所述待定状态，并确定所述最终检测点状态为所述正常运行状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述待定状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述停机状态时，将所述停机状态由所述当前样本点覆盖至所述第N个样本点对应的所述待定状态，并确定所述最终检测点状态为所述停机状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述正常运行状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述大风切出后的待机状态或所述小风波动状态下的待机状态时，确定所述最终检测点状态为所述待定状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述正常运行状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述停机状态时，确定所述最终检测点状态为所述停机状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述停机状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述正常运行状态时，确定所述最终检测点状态为所述正常运行状态。
2.根据权利要求1所述的风电机组的运行状态检测方法，其特征在于，所述当前数据集的获取过程，包括：
获取所述当前数据集内的所述风电机组的风速数据和功率变量；
将所述风速数据和所述功率变量各自的时间戳对齐以获取对齐后的风速数据和功率变量；
根据所述对齐后的风速数据和功率变量确定初始样本数据集；
根据预处理方式对所述初始样本数据集进行处理得到剩余的有效样本数据集以作为所述当前数据集。
3.根据权利要求2所述的风电机组的运行状态检测方法，其特征在于，所述预处理方式至少包括以下之一：
对所述初始样本数据集去掉空值形式的数据以得到预处理后的所述剩余的有效样本数据集；
对所述初始样本数据集去掉通信中断点对应的功率值以得到预处理后的所述剩余的有效样本数据集；
对所述初始样本数据集去掉大于数据超限点对应的功率值或小于预设值对应的样本数据集以得到预处理后的所述剩余的有效样本数据集；
对所述初始样本数据集去掉大于所述数据超限点对应的风速值或小于所述预设值对应的样本数据集以得到预处理后的所述剩余的有效样本数据集。
4.根据权利要求1所述的风电机组的运行状态检测方法，其特征在于，在所述获取当前数据集内的当前样本点之前，还包括：
判断所述当前数据集大小是否大于或者等于预设数据集；
若是，则进入所述获取当前数据集内的当前样本点的步骤。
5.根据权利要求4所述的风电机组的运行状态检测方法，其特征在于，在所述当前数据集小于所述预设数据集时，还包括：
获取上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态；
在所述上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态为所述正常运行状态或所述待定状态时，确定所述当前数据集的检测点状态为所述正常运行状态；在所述上一个数据集的最后一个样本点对应的检测点状态为所述停机状态时，确定所述当前数据集的检测点状态为所述停机状态。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的风电机组的运行状态检测方法，其特征在于，在确定开始时间为所述当前样本点，且结束时间为所述第N个样本点的所述最终检测点状态为所述停机状态或所述待定状态时，还包括：
获取所述最终检测点状态下的所有目标样本点的实测功率；
利用所述目标样本点的风速值，根据实测功率曲线进行线性插值法得到对应的理论发电量；
根据所述目标样本点对应的所述实测功率确定实际发电量；
根据所述理论发电量和所述实际发电量的关系确定所述目标样本点对应的损失电量；
对应地，在所述最终检测点状态为所述正常运行状态时，还包括：
将所述正常运行状态对应的样本点的损失电量置为0kWh。
7.根据权利要求5所述的风电机组的运行状态检测方法，其特征在于，在所述当前样本点为首个样本点，且对应的第一状态为所述待定状态时，还包括：
获取上一个数据集内最后一个样本点对应的最终检测点状态；
在所述上一个数据集内最后一个样本点对应的最终检测点状态为所述待定状态时，合并所述当前数据集内首个样本点和所述上一个数据集内的最后一个样本点对应的状态下的所有样本点所属的损失电量；
对应地，在所述检测点的所述第一状态为所述停机状态，且所述当前数据集的最后一个样本点仍不是启机点时，还包括：
将所述最后一个样本点作为所述停机状态的结束点；
生成以所述当前样本点为开始时间，所述最后一个样本点为结束时间对应的停机信息，其中，所述停机信息至少包括停机开始时间、停机结束时间、停机损失电量、停机持续时间和停机损失等效利用小时；
对应地，在所述检测点的所述第一状态为所述停机状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述正常运行状态时，还包括：
生成以所述当前样本点为所述停机开始时间，所述第N个样本点为所述停机结束时间对应的所述停机信息。
8.根据权利要求1至5任意一项所述的风电机组的运行状态检测方法，其特征在于，在确定所述当前数据集内最后一个样本点的所述最终检测点状态之后，还包括：
获取所述当前数据集内最后一个样本点对应的所述最终检测点状态；
在所述当前数据集内最后一个样本点和下一个数据集的首个样本点的检测点状态均为所述停机状态时，合并所述当前数据集内最后一个样本点的所述停机状态所属的样本点，且将所述停机状态对应的停机次数记为同一次；
在所述当前数据集内最后一个样本点的检测点状态为所述待定状态且所述下一个数据集的首个样本点的检测点状态为所述停机状态时，合并所述当前数据集内最后一个样本点的所述待定状态所属的样本点，并确定所述当前数据集内最后一个样本点的所述待定状态所属的样本点为停机状态；
根据所述停机状态下所属的样本点的样本参数得到对应的样本指标。
9.一种风电机组的运行状态检测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取当前数据集内的当前样本点、样本点对应的启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口；
第一确定模块，用于根据所述当前样本点、所述启机检测滑动窗口和停机检测滑动窗口的关系确定所述当前样本点的检测点状态，其中，所述检测点状态至少为正常运行状态、待定状态和停机状态，所述待定状态包括小风波动状态下的待机状态和大风切出后的待机状态；
第二获取模块，用于在所述检测点状态为第一状态时，获取以所述当前样本点后在所述检测点状态发生变化后的第N个样本点；
第二确定模块，用于根据所述第N个样本点对应的第二状态与所述第一状态确定所述第N个样本点与所述当前样本点之间的最终检测点状态，其中，所述第一状态与所述第二状态不同；
其中，所述启机检测滑动窗口和所述停机检测滑动窗口的滑动长度不同，所述根据所述当前样本点、所述启机检测滑动窗口和所述停机检测滑动窗口的关系确定所述当前样本点的检测点状态，包括：
判断所述启机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点是否均大于发电阈值；
若所述功率点均大于所述发电阈值，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述正常运行状态；
若任意一个所述功率点小于或等于所述发电阈值，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本点参数是否满足第一预设条件，其中，所述第一预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、风速大于切入风速且小于切出风速，且至少有一个样本点的所述风速大于考核切出风速；
若所述样本点参数满足所述第一预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述大风切出后的待机状态；
若所述样本点参数不满足所述第一预设条件，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本参数是否满足第二预设条件，其中，所述第二预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、所述风速大于所述切入风速且小于所述切出风速，且至少有一个样本点的所述风速小于考核切入风速；
若所述样本点参数满足所述第二预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述小风波动状态下的待机状态；
若所述样本点参数不满足所述第二预设条件，则判断所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的样本参数是否满足第三预设条件，其中，所述第三预设条件为所述停机检测滑动窗口内的所有样本点对应的功率点小于所述发电阈值、所述风速大于所述考核切入风速且小于所述考核切出风速；
若所述样本点参数满足所述第三预设条件，则确定所述当前样本点的所述检测点状态为所述停机状态；
其中，所述根据所述第N个样本点对应的第二状态与所述第一状态确定所述第N个样本点与所述当前样本点之间的最终检测点状态，包括：
在所述检测点状态的所述第一状态为所述待定状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述正常运行状态时，将所述正常运行状态由所述当前样本点覆盖至所述第N个样本点对应的所述待定状态，并确定所述最终检测点状态为所述正常运行状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述待定状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述停机状态时，将所述停机状态由所述当前样本点覆盖至所述第N个样本点对应的所述待定状态，并确定所述最终检测点状态为所述停机状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述正常运行状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述大风切出后的待机状态或所述小风波动状态下的待机状态时，确定所述最终检测点状态为所述待定状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述正常运行状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述停机状态时，确定所述最终检测点状态为所述停机状态；
在所述检测点状态的所述第一状态为所述停机状态，且所述第N个样本点对应的所述第二状态为所述正常运行状态时，确定所述最终检测点状态为所述正常运行状态。
10.一种风电机组的运行状态检测装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的风电机组的运行状态检测方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的风电机组的运行状态检测方法的步骤。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105736253A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-07-06 | 华电电力科学研究院 | 基于风速和功率判断风机状态及计算能量利用率的方法 |
| CN107527093A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-12-29 | 中国电力科学研究院 | 一种风电机组运行状态诊断方法及装置 |
| CN107742053A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-02-27 | 国华（河北）新能源有限公司 | 风电机组异常识别方法及装置 |
| CN108443088A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-08-24 | 中能电力科技开发有限公司 | 一种基于累计概率分布的风电机组状态判定方法 |
| CN109441723A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-03-08 | 新疆金风科技股份有限公司 | 风力发电机组启机控制方法、装置、存储介质 |
| CN113420509A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-09-21 | 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 | 一种风电机组状态评价方法、装置及存储介质 |
| CN114623050A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-06-14 | 华能大理风力发电有限公司洱源分公司 | 风电机组的运行数据异常检测方法、系统及介质 |
| WO2022142149A1 (zh) * | 2020-12-31 | 2022-07-07 | 新疆金风科技股份有限公司 | 载荷传感器标定方法、装置及计算机可读存储介质 |
| WO2023272980A1 (zh) * | 2021-06-30 | 2023-01-05 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风力发电机组的控制方法、装置、系统、设备及介质 |
| CN116146434A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-05-23 | 华电(宁夏)能源有限公司 | 一种基于风功率实测数据的风电机组健康状态实时评价方法 |
-
2023
- 2023-06-19 CN CN202310722153.6A patent/CN116447089B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105736253A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-07-06 | 华电电力科学研究院 | 基于风速和功率判断风机状态及计算能量利用率的方法 |
| CN107527093A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-12-29 | 中国电力科学研究院 | 一种风电机组运行状态诊断方法及装置 |
| CN107742053A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-02-27 | 国华（河北）新能源有限公司 | 风电机组异常识别方法及装置 |
| CN108443088A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-08-24 | 中能电力科技开发有限公司 | 一种基于累计概率分布的风电机组状态判定方法 |
| CN109441723A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-03-08 | 新疆金风科技股份有限公司 | 风力发电机组启机控制方法、装置、存储介质 |
| WO2022142149A1 (zh) * | 2020-12-31 | 2022-07-07 | 新疆金风科技股份有限公司 | 载荷传感器标定方法、装置及计算机可读存储介质 |
| WO2023272980A1 (zh) * | 2021-06-30 | 2023-01-05 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风力发电机组的控制方法、装置、系统、设备及介质 |
| CN113420509A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-09-21 | 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 | 一种风电机组状态评价方法、装置及存储介质 |
| CN114623050A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-06-14 | 华能大理风力发电有限公司洱源分公司 | 风电机组的运行数据异常检测方法、系统及介质 |
| CN116146434A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-05-23 | 华电(宁夏)能源有限公司 | 一种基于风功率实测数据的风电机组健康状态实时评价方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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