CN117930815B 一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法及系统 （南京工业职业技术大学）

号一种基于云平台的风电机组远程故障诊断一种基于云平台的风电机组远程故障诊断方法2基于所述组件互动关系图谱，采用长短期记忆网络，对组件特基于所述性能趋势预测分析，运用孤立森林算法，构建多个决策将所述关键异常模式通过贝叶斯网络进行分析，利用网络的条件概基于所述诊断策略优化，采用决策支持系统算法，在云平台上基于所述标准化数据集，应用箱型图方法识别和过滤数据中的3基于所述综合数据集，利用实体识别算法对风电机组中的多个组件基于所述组件实体映射，采用关系网络分析方法确定组件间的动态连接和相互影响，基于所述组件交互网络，使用图构建方法将组件及其相互关系转换基于所述初步互动图谱，应用图神经网络对图中的节基于所述组件互动关系图谱，运用统计学方法进行时间序列分基于所述时间序列特性分析，采用长短期记忆网络模型，对识基于所述LSTM学习结果，进行未来时间段性能变化和故障点的预测基于所述未来性能故障预测，对整个风电机组的未来时间段内运行状态进行多维分基于所述性能趋势预测分析，使用孤立森林算法构建多个独立的4基于所述决策树森林，评估每个数据点在决策树中到达叶节点基于所述路径长度分析，区分数据集中的正常点和异常点，通基于所述异常点检测结果，分析被标记为异常的数据点，捕捉基于所述关键异常模式，利用贝叶斯网络构建方法，创建网络基于所述贝叶斯网络结构，执行条件概率推理，通过计算给定异常基于所述故障原因推理结果，进行故障位置和类型的预测，并基于所述故障原因深度分析，采用遗传算法初始化故障诊断系统的基于所述初始参数种群，执行遗传算法的交叉操作，通过交换多基于所述交叉生成的参数组合，进行遗传算法的变异操作，通过基于所述变异后的参数组合，通过遗传算法的选择操作确5基于云平台整合风电机组的实时运行数据和所述诊断策略优化，基于所述故障预测模型输出和历史维护数据，采用多准则决策分基于所述维护计划方案，采用资源优化和线性规划算法，对维所述数据集成模块基于风电机组的设计参数和实时运行数据，采用ETL算法对多源数所述互动关系建模模块基于综合数据环境，使用图神经网络算法构建所述性能趋势分析模块基于组件互动图谱，应用长短期记忆网络所述异常模式探测模块基于性能趋势预测，运用孤立森林算法进行所述原因分析与预测模块基于异常模式分析，采用贝叶斯网络算法对所述维护策略决策模块基于故障推断结果，使用遗传算法和多准则决67算每个数据点与平均值的偏差并除以标准差，将数据转换成具有统一尺度和度量的格式，89平台上整合风电机组的实时运行数据和优化后的诊断策略，包括对实时数据的持续监控、故障预测结果的实时更新，根据故障预测和历史维护数据制定维护计划和应急响应措施，[0051]所述数据集成模块基于风电机组的设计参数和实时运行数据，采用ETL算法对多[0054]所述异常模式探测模块基于性能趋势预测，运用孤立森林算法进行异常模式检示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限算每个数据点与平均值的偏差并除以标准差，将数据转换成具有统一尺度和度量的格式，种方法的核心是找到与缺失数据点相似的K个数据点，并用这些数据点的平均值来估算缺中最接近K个数据点。这些数据点的选择基于与缺失值所在位置的相似性，通过距离度量障导致另一个组件性能下降，这种关系可以图神经网络特别适合处理图结构数据，能够有效识别和提取组件间互动的关键特征和模轮箱的温度和振动水平数据应用支持向量机(SVM)算法，根据历史数据和故障记录训练模性能的长期趋势。接下来，使用季节性分解技术分析数据的周期性模式，如通过STL(SeasonalandTrenddecompositionusingLoess)方法分解出趋势、季节性和残差成的最终产出是一份详尽的性能趋势预测分析报告，为风电机组的运行提供了宝贵的洞见，[0149]在S401子步骤中，使用孤立森林算法对风电机组的性能趋势预测数据进行处形成一个完整的孤立森林生成的孤立森林能够代表整个数据集的分布[0168]data＝np.array([[1,2],[[0170]kmeans＝KMeans(n_clusters＝2,random_state＝0).fit(data)print[0173]frompgmpy.modelsimportBayesianModelfrompgmpy.factors.discrete[0177]cpd_A＝TabularCPD(variable＝'A',variable_card＝2,values＝[[0.8],[0178]cpd_B＝TabularCPD(variable＝'B',variable_card＝2,[0179]values＝[[0.7,0.3],[0.3,0.7]],[0181]cpd_C＝TabularCPD(variable＝'C',variable_card＝2,[0182]values＝[[0.9,0.1],[0.2,0.8]],[0190]result＝infer.q[0194]historical_fault_data＝np.array([[]])#历史故障数据#数据预处理步[0197]#假设故障数据与模型'A'节点相关#这里的推理是基于之前定义的模型和推理引擎[0198]fault_reason＝infer.query(variables＝['B','C'],evidence＝{'A':fault_[0202]fault_location_type＝infer.query(variables＝['C'])print(fault_[0205]#这部分通常涉及到复杂的统计分析和数据处理#示例代码只是一个简单的相关[0207]correlation＝stats.pearsonr(fault_rea次分析法(AHP)等技术对决策因素进行权重分配和综合评估。这个过程需要详细分析各种[0231]在S704子步骤中，采用资源优化和线性规划算法对维护活动的资源需求进行分[0232]假设风电机组的实时运行数据包括风速(5_15m/s)、温度(_10℃到35℃)和电压将包括在炎热季节前对冷却系统进行检查和维护，同时优化维护团队的调度和资源分配，[0234]数据集成模块基于风电机组的设计参数和实时运行数据，采用ETL算法对多源数本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施