(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111248579.X (22)申请日 2021.10.26 (71)申请人 华能 （浙江） 能源开发有限公司清洁 能源分公司 地址 310005 浙江省杭州市下城区德信大 厦303室 申请人 中国华能集团清洁能源技 术研究院 有限公司 (72)发明人 王青天　张晓辉　高建忠　张燧　 李小翔　曾谁飞　苏人奇　张万雄　 杨永前　冯帆　任鑫　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 代理人 赵迪(51)Int.Cl. F03D 17/00(2016.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种风电机组异常诊断方法及系统 (57)摘要 本公开提供的风电机组异常诊断方法、 系统 及存储介质中， 获取采集到的Scada数据与待检 测数据， 将 采集到的Sca da数据进行预处理， 识别 无效数据和有效数据， 并对时间窗口内的有效数 据提取数据特征， 然后将提取的数据特征进行模 型训练， 得到最优模型， 之后， 利用最优模型和临 近机组比较策略对待检测数据进行异常诊断， 得 到诊断结果。 由此可知， 本公开提出的方法中， 可 以提前预知风电机组的健康状态， 以便用户可以 及时进行检修， 从而降低了风电机组故障带来的 损失。 同时， 本公开提出的方法， 是对训练数据进 行工况划分之后， 再根据全工况的数据得到的最 优模型， 从而确保了最优模型可以对全部工况进 行异常诊断， 提高了异常诊断的精确度。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114046228 A 2022.02.15 CN 114046228 A 1.一种风电机组异常诊断方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取采集到的数据采集与监控系统Scada数据与待检测数据； 将所述采集到的Scada数据进行 预处理， 识别无效数据和有效数据； 对时间窗口内的所述有效数据提取数据 特征， 其中， 所述数据 特征包括趋势特征、 变化 速率特征、 窗口内的统计特 征； 将所述提取的数据特 征进行模型训练， 得到最优 模型； 利用所述最优模型和临近机组比较策略对所述待检测数据进行异常诊断， 得到诊断结 果。 2.根据权利要求1所述的风电机组异常诊断方法， 其特征在于， 所述将所述采集到的 Scada数据进行预处理包括传感器异常数据清洗、 机组停机数据筛选、 机组限功率数据识 别、 机组功率异常数据识别。 3.根据权利要求1所述的风电机组异常诊断方法， 其特征在于， 所述将所述提取的数据 特征进行模型训练， 得到最优 模型包括： 对所述提取的数据进行全工况 数据划分； 对不同的工况 数据进行抽样得到训练集、 验证集、 测试集； 采用多种机器学习模型进行模型训练， 其中， 每种模型利用所述训练集进行模型训练， 并利用所述验证集进行修 正， 得到每种模型的最终模型； 利用所述测试集对所述每种 模型的最终模型的结果进行比较， 将结果满足预设条件的 模型作为 最优模型。 4.根据权利要求3所述的风电机组异常诊断方法， 其特征在于， 所述对所述提取的数据 进行全工况 数据划分包括 根据机组控制策略规则， 按风速区间划分为 不同的工作区间。 5.根据权利要求3所述的风电机组异常诊断方法， 其特征在于， 所述对所述提取的数据 进行全工况数据划分包括将风速、 功率、 机组的环境信息等关键特征作为输入变量进行工 况聚类， 通过机器学习的方法得到不同的工况划分。 6.根据权利要求3所述的风电机组异常诊断方法， 其特征在于， 所述对所述提取的数据 进行全工况 数据划分包括采用关键参数进行工况划分。 7.根据权利要求1所述的风电机组异常诊断方法， 其特征在于， 所述诊断结果包括异常 等级， 所述得到诊断结果之后还 包括： 若所述诊断结果中的异常等级超过阈值， 则根据 所述诊端结果和 专家知识库得到检修 建议； 根据在检修后对所述诊断结果和所述检修建议的反馈， 对所述最优模型和所述专家知 识库进行修 正。 8.一种风电机组异常诊断系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据获取模块， 用于获取采集到的Scada数据与待检测数据； 数据预处理模块， 用于将所述采集到的Scada数据进行预处理， 并将有效数据进行标签 分类； 特征提取模块， 用于对时间窗口内的所述有效数据提取数据 特征， 其中， 所述数据 特征 包括趋势特 征、 变化速率特 征、 时间窗口内的统计特 征； 模型训练模块， 用于将所述 提取的数据特 征进行模型训练， 得到最优 模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114046228 A 2异常诊断模块， 用于利用所述最优模型和临近机组比较策略对所述待检测数据进行异 常诊断， 得到诊断结果。 9.根据权利要求8所述的风电机组异常诊断系统， 其特征在于， 所述诊断结果包括异常 等级， 所述异常诊断模块还用于若所述诊断结果中的异常等级较高， 则根据所述诊端结果 和专家知识库得到检修建议， 并根据在检修后对所述诊断结果和所述检修建议的反馈， 对 所述最优模型和所述专 家知识库进行修 正。 10.一种计算机存储介质， 其中， 所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令； 所述 计算机可 执行指令被处 理器执行后， 能够实现权利要求1 ‑7所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114046228 A 3