一种风电机组风向标故障检测方法、系统、设备和介质与流程

技术特征：
1.一种风电机组风向标故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取的风电机组原始运行数据进行预处理得到标准数据集；基于标准数据集，计算对风偏差观测因子及其滚动聚合均值和滚动聚合标准差，与预设阈值比较后，得到风电机组风向标故障检测结果。2.如权利要求1所述的一种风电机组风向标故障检测方法，其特征在于，所述对获取的风电机组运行数据进行预处理时，包括以下步骤：对原始运行数据中存在的缺失值和重复值进行处理；对得到的数据进行清洗，去除超出风电机组设计参数的极端值，得到标准数据集。3.如权利要求1所述的一种风电机组风向标故障检测方法，其特征在于，所述基于标准数据集，计算对风偏差观测因子及其滚动聚合均值和滚动聚合标准差，与预设阈值比较后，得到风电机组风向标故障检测结果的方法，包括：从标准数据集中获取对风偏差角度，将其转换为弧度，得到对风偏差弧度；基于对风偏差弧度，计算对风偏差观测因子；计算对风偏差观测因子的滚动聚合均值和滚动聚合标准差；将对风偏差观测因子的滚动聚合均值和滚动聚合标准差与预设阈值进行比较，得到风电机组风向标故障检测结果。4.如权利要求3所述的一种风电机组风向标故障检测方法，其特征在于，所述基于对风偏差弧度，计算对风偏差观测因子的方法为：计算对风偏差弧度的双曲正切值；对得到的对风偏差弧度的双曲正切值进行差分，得到对风偏差观测因子。5.如权利要求3所述的一种风电机组风向标故障检测方法，其特征在于，所述对风偏差观测因子的计算公式为：γ＝f(t
k 1
)-f(t
k
)其中，γ表示对风偏差观测因子；f(t
k 1
)表示k 1时刻下对风偏差弧度双曲正切值；f(t
k
)表示k时刻下对风偏差弧度双曲正切值。6.如权利要求3所述的一种风电机组风向标故障检测方法，其特征在于，所述计算对风偏差观测因子的滚动聚合均值和滚动聚合标准差的方法，包括：选定一个滚动聚合周期t，按照时间滚动计算滚动聚合周期t内对风偏差观测因子γ的均值和标准差，得到对风偏差观测因子的滚动聚合均值和滚动聚合标准差。7.如权利要求3所述的一种风电机组风向标故障检测方法，其特征在于，所述将对风偏差观测因子的滚动聚合均值和滚动聚合标准差与预设阈值进行比较时，包括：若对风偏差观测因子的滚动聚合均值大于预设均值或对风偏差观测因子的滚动聚合标准差大于预设滚动聚合标准差阈值，则判定风电机组风向标数据采集异常，存在故障。8.一种风电机组风向标故障检测系统，其特征在于，包括：数据集获取模块，用于对获取的风电机组原始运行数据进行预处理得到标准数据集；故障检测模块，用于基于标准数据集，计算对风偏差观测因子及其滚动聚合均值和滚动聚合标准差，与预设阈值比较后，得到风电机组风向标故障检测结果。9.一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现权利要求1到7任一项
所述风电机组风向标故障检测方法的步骤。10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现根据权利要求1到7任一项所述风电机组风向标故障检测方法的步骤。

技术总结
本发明涉及一种风电机组风向标故障检测方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：对获取的风电机组原始运行数据进行预处理得到标准数据集；基于标准数据集，计算对风偏差观测因子及其滚动聚合均值和滚动聚合标准差，与预设阈值比较后，得到风电机组风向标故障检测结果。本发明通过提出对风偏差观测因子，对原始的对风偏差角计算弧度和双曲正切转换并进行差分，对数据的密集分布区进行特征放大，来分析数据离散变化，更易于发现风向标的数据采集异常现象。因此，本发明可以广泛应用于风电机组风向标故障识别领域。组风向标故障识别领域。组风向标故障识别领域。


技术研发人员：徐鹤 岳文彦 杨宇凡 曹彬 胡楠楠
受保护的技术使用者：中节能风力发电股份有限公司
技术研发日：2022.09.14
技术公布日：2022/11/18