摘要
本发明公开了一种考虑环境因素影响的海上风电机组故障预测方法及装置,包括:对海上风电机组根据故障率与环境因素的相关性划分为传感器系统、机械系统和塔架结构系统,并分别建立故障检测模型;结合机组运行数据与环境数据分别建立时间卷积网络预测模型预测各系统运行状态,结合故障预测模型预测故障发生;对各系统故障预测模型进行耦合,构建基于机组运行的耦合故障预测模型及海上风电机组故障树,并对各系统故障模型预测故障进行标签分类,通过故障树进行验证,并对故障原因进行分析归类,判断出现新故障类型时对故障树进行补充;本发明通过考虑海上环境与风电机组中不同部件故障发生增量的相关性,提升了对海上风电机组故障发生预测的准确性。
技术关键词
海上风电机组
故障预测方法
塔架结构
故障预测模型
故障检测模型
时间卷积网络
机械系统
系统运行状态
子系统
机组运行数据
传感器系统
情景
修正故障
模糊C均值聚类算法
海上风电塔架
系统故障预测
数据采集模块
特征值
系统为您推荐了相关专利信息
电池故障预测方法
数据
门控循环单元
RNN模型
温度随时间变化
历史故障数据
历史维修数据
支撑系统
故障预测方法
产油量
存储芯片
工程测试方法
故障预测模型
分布式传感器网络
动态探针
可解释人工智能
自然语言文本
建议方法
大语言模型
故障预测模型
动态权重分配
电源管理模块
故障预测模型
信道质量指标
通信链路