CN119442187A 一种用于风电机组的电网故障判别方法 （电科新能科技有限公司）

本申请实施例公开了一种用于风电机组的电网故障判别方法，涉及电网故障检测技术领数误差最小化为优化目标得到第一基础值和第2获取目标风电机组所处电网在目标时间序列中的状态度量参确定每一个所述子序列中的状态度量参数对应的原始回归系基于每一个所述采样时刻对应的状态度量参数以及所述状态度量参数对应的原始回根据所述第一回归系数、所述第一基础值以及所述状态度量参根据所述第一判别数据对所述子序列中的目标采样时刻进行特征映射对多个所述子序列对应的局部特征数据进行融合，得到融合数据，并基于所述目标风电机组的整体特征数据进行故障判别处理，得到根据所述目标风电机组所处电网对应的预测故障类型及概率确定主动支撑控制策略，所述主动支撑控制策略包括至少一项控制指令，用于调整所述目标风电机组的运行状态，在所述概率大于第一预设阈值时，获取所述目标风电机组的当分析所述预测故障类型与所述当前发电数据之间的影响关联程度，以确定待调整参根据所述待调整参数生成相应的控制指令，以实现对所述目标风电对于所述目标时间序列中的每一个所述子序列，获取目标风电机对所述原始状态度量参数进行预处理，得到每一个所述子序列对应对所述预处理后的状态度量参数进行预设规则转换，得到每一个所基于多个所述子序列对应的状态度量参数，得到所述目标风电机3针对所述子序列中的每一个采样时刻，获取所述目标风电机组述目标风电机组所处电网在所述采样时刻的原始基于所述目标风电机组在多个所述采样时刻对应的原始状态度风电机组所处电网在所述子序列中的原始状态所述对所述预处理后的状态度量参数进行预设规则转换，得到每一个对于每一个特征维度下的压缩整合参数，获取多个所述采样时刻计算所述最大参数与所述最小参数之间的第一参数差，将每一个所述采样时刻对应的第二参数差与所述第一参数差之间的比值作为所述采根据所述采样时刻在多个所述特征维度的规范化状态度量参数得到所述采样时刻对基于多个所述采样时刻对应的状态度量参数得到每一个所述子序列对应的状态度量量参数以及所述状态度量参数对应的原始回归系数和原始基础值，确定状态度量参数误对于每一个所述采样时刻，基于所述状态度量参数的原始基础值在所述第一映射转换结果与所述采样时刻的状态度量参数之间的差值绝对值小于或在所述第一映射转换结果与所述采样时刻的状态度量参数之间的差值绝对值大于所将所述第一判别数据对应的第一回归系数与所述子序列中的第一目标时刻的第一乘4将所述第一判别数据对应的第一回归系数与所述子序列中的第二目标时刻的第二乘基于所述第一目标时刻对应的局部特征数据以及所述第二目标时刻对应的局部特征对所述融合数据进行一元线性回归分析，得到所述状态度量参数根据所述第二回归系数、所述第二基础值以及所述状态度量参将所述目标风电机组的整体特征数据输入训练好的机器学习模获取历史故障数据及其对应的故障类型作为训练样本，所述将所述历史故障数据对应的故障类型作为样本标签，并基于所5[0004]为解决上述问题，本说明书实施例提供一种用于风电机确定每一个所述子序列中的状态度量参数对应的原始回归系基于每一个所述采样时刻对应的状态度量参数以及所述状态度量参数对应的原以所述状态度量参数误差最小化为目标更新所述原始基础值和所述原始回归系根据所述目标风电机组所处电网对应的预测故障类型及概率确定主动支撑控制6[0008]在一些实施例中，所述获取目标风电机组在所述子序列成所述目标风电机组所处电网在所述采样时对应的所述特征维度的压缩整合参数与所述最小参数之间的第二将每一个所述采样时刻对应的第二参数差与所述第一参数差之间的比值作为所根据所述采样时刻在多个所述特征维度的规范化状态度量参数得到所述采样时基于多个所述采样时刻对应的状态度量参数得到每一个所述子序列对应的状态7在所述第一映射转换结果与所述采样时刻的状态度量参数之间的差值绝对值小在所述第一映射转换结果与所述采样时刻的状态度量参数之间的差值绝对值大对多个所述采样时刻对应的采样时刻误差进行求和，得到所述状态度量参数误将所述第一判别数据对应的第一回归系数与所述子序列中的第一目标时刻的第将所述第一判别数据对应的第一回归系数与所述子序列中的第二目标时刻的第基于所述第一目标时刻对应的局部特征数据以及所述第二目标时刻对应的局部[0013]在一些实施例中，所述基于所述目标风电机组的整体特征数据进行故障判别处8[0014]本说明书实施例所提供的用于风电机组的电网故障判别方法可能带来的有益效征可以通过实践或使用以下详细实例中阐述的方法、工具和组合的各个方面来实现和获图1是根据本说明书的一些实施例所示的用于风电机组的电网故障判别系统的示图2是根据本说明书一些实施例所示的用于风电机组的电网故障判别方法的示例9[0020]本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操使用针对目标风电机组所在电网检测或统计得到的状态度量参数实现对电网的故障判别实施例提供的用于风电机组的电网故障判别方法[0024]图1是根据本说明书的一些实施例所示的用于风电机组的电网故障判别系统的示程序是指安装在终端设备110中的电网故障检测软件，处理设备130可以理解为电网故障检测服务器，用于对针对目标风电机组所在电网检测或统计得到的状态度量参数进行处理以理设备130可以是终端设备110的一部分。[0026]在一些实施例中，终端设备110可以响应用户操作或根据预设程序生成针对任意备130可以通过状态度量参数获取装置120获取该电网以及该电网所包括的目标风电机组[0029]图2是根据本说明书一些实施例所示的用于风电机组的电网故障判别方法的示例电机组的电网故障判别方法200的流程图中的一个或多个操作可以通过图1所示的处理设申请实施例提供的用于风电机组的电网故障判别方法200的执行过[0031]在本申请实施例中，处理设备130在接收到终端设备110发送的故障判别请求之态度量参数可以由状态度量参数获取装置120采集得到，并存储在存储设备中，处理设备cmm+1m+2所述目标风电机组所处电网在每一个子序列中的原始状个所述采样时刻对应的第二参数差与所述第一参数差之间的比值作为所述采样时刻在所应的状态度量参数得到每一个所述子序列对应的状其中，D1a表示第1个特征维度对应的第一参数差，max(cu1,cz1,…,cu1)表示第1个特征维度下的最大参数，min(cu,1,crz1,…,cm1)表示第1个特征维度下的的比值作为所述采样时刻在所述特征维度对应的规系数作为第一回归系数，将该状态度量参数误差最小化时对应的基础值作为第一基础值。机组对应的整体特征数据的具体过程可以参照如拟合分析得到然后基于该融合数据以及该融合数据对应的原始基础值和原始回归系数，[0077]在得到每一个特征维度对应的第二判别数据之后，可以可以得到该融合数据的所有特征维度在第1个采样时刻和最后一个采样时刻对应的特征数征数据进行故障判别处理，得到所述目标风电机组所处电网对应的预测故障类型及概率。测故障类型及概率之后，处理设备130还可以根据所述目标风电机组所处电网对应的预测[0084]具体而言，在本申请实施例中，处理设备130可以在所述概率大于第一预设阈值所述目标风电机组的主动支撑控制。下，待调整参数可能包括功率设定点，处理设备130可以生成一个降低功率输出的控制指电流中谐波含量较高，处理设备130可能会判断需要对风电机组的滤波器进行调整以减少[0089]在实施主动支撑控制策略时，处理设备130还可以考虑风电机组的实时运行状态变化较大的情况下，处理设备130可以动态调整控制指令，以适应风电机组的实时运行状[0093]在本申请的一些实施例中，处理设备130还可以将故障处理结果和调整后的运行应的状态度量参数进行二次回归分析，可以对各个特征维度的数据进行高准确度的拟合，从而提高电网故障判别及预测结果的准确性和可靠性2）在本说明书一些实施例所提供局部特征数据和整体特征数据3）在本说明书一些实施例所提供的用于风电机组的电网生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效