申请/专利权人：湖南科技大学

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892099A

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06N3/047;G06N3/08;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本申请公开了一种基于概率神经网络的风电机组服役效能评估方法和系统，应用于数据处理和数据预测领域。包括：选取SCADA系统中测得的风速、转速、叶片角度和功率数据，将SCADA数据按运行特性曲线和实际运行调控将风电机组划分为若干工况，并使用时序工况划分算法TICC算法将风电机组历史SCADA运行数据划分为若干工况训练数据集，使用基于威布尔分布的概率神经网络模型对各工况训练数据集进行拟合，之后将实际数据先进行时序工况划分，之后将拟合后的模型用于实际数据进行预测，将预测值与真实值相比进行评估得到风电机组短期效能状态值。本申请具有精度高、计算快的特点且泛化性好，可广泛用于不同风电机组的服役效能评估。

主权项：1.基于概率神经网络的风电机组服役效能评估方法，其特征在于，所述方法包括：按照预设规则对风电机组的运行工况进行划分，得到N种不同的工况类别；其中，N为大于1的整数；将训练数据集和工况类别数N输入到工况识别算法模型中进行训练，得到时序工况划分模型；其中，所述训练数据集是根据SCADA系统中的工况数据构建的，所述工况数据包括风速数据、轮毂转速数据、桨距角数据和功率数据；使用所述时序工况划分模型对所述训练数据集进行工况划分，并将各个工况的数据相拼接得到N个工况数据集；将各个工况数据集中的特征参数数据集和目标参数数据集分别输入到概率预测模型中按照预设规则进行训练，得到N个不同工况下的功率概率预测模型；其中，风速、轮毂转速、桨距角参数作为特征参数，功率参数为目标参数；将当前一段时间内的测试数据输入到所述时序工况划分模型中进行工况划分，然后将各个工况的测试数据输入到各个不同工况下的功率概率预测模型进行功率预测，得到不同工况下的功率概率预测区间；获取该段时间内的实际功率值并将功率值转化为发电量值，得到该段时间内对应的发电量概率预测区间和实际发电量值；将该段时间内的实际发电量与预测发电量进行比较，得到该段时间内风电机组的服役效能评估值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南科技大学 基于概率神经网络的风电机组服役效能评估方法和系统

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