摘要
本申请提供一种风电机叶片断裂风险预测方法及装置,方法如下:获取台风气象数据和叶片实时状态数据,对这两类数据预处理得到去先采集台风气象数据与叶片实时状态数据,预处理后生成去异常数据和平滑数据。根据去异常数据算出湍流强度、风向变化率,以此构建气象风险因子;依据平滑数据算出振动能量、应变能密度,构建叶片状态风险因子。接着用优化算法为这两个风险因子分配权重系数,通过权重融合生成综合风险因子。依据综合风险因子数值匹配七级风险阈值范围,触发对应预警信号与运维操作。此方法通过多维度数据采集处理及特征工程,量化气象与叶片状态风险,优化权重分配并综合评估,可精准预测断裂风险,提前预警并指导运维,减少损失与成本。
技术关键词
风电机叶片
断裂风险
因子
气象
异常数据
预测装置
湍流
风力发电机
密度
滤波算法
滑动窗口
特征工程
预警模块
强度
数值
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风险评估系统
节点
风险评估模型
构建知识图谱
因子
环境建模方法
激光雷达
点云密度
关键帧
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数据预测方法
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神经网络模型
气象数据处理技术
数字孪生模型
风险预测方法
拱坝
损失函数计算方法
应力