(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 202111258208.X (22)申请日 2021.10.27 (71)申请人 新疆粤水电能源 有限公司 地址 830000 新疆维吾尔自治区乌鲁 木齐 市沙依巴克区克拉玛依西街 1168号北 园春农产品中心批发市场B3幢6层 (72)发明人 陈士利　朱笠　赵春雨　陶爽　 赵娇　唐恒源　 (74)专利代理 机构 广东奥益专利代理事务所 (普通合伙) 44842 代理人 张芳 (51)Int.Cl. G06Q 10/00(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06F 30/27(2020.01)G06F 119/02(2020.01) G06F 119/04(2020.01) (54)发明名称 一种智能化设备健康管理系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种智能化设备健康管理系 统及方法， 包括以下模块组成： 智能综合管理模 块， 用于构建预警算法， 并配置到预警模块中； 数 据服务模块， 用于采集与获取实时运行数据并构 建统一的数据标准、 数据接入及存储体系， 统一 进行数据管理； 风机预警诊断模块， 用于对风机 设备进行实时监测与预警； 叶片检测预警模块， 用于实时监测风机叶片的运行情况与健康状态； 光伏设备预警诊断模块， 用于对光伏设备的进行 实时监测； 人机交互模块。 有 益效果： 通过 实时监 测与对不同设备采用不同的诊断方法， 可实现对 风机、 光伏发电设备故障预警， 实现尽早发现亚 健康状态并及时消除， 从而降低故障率， 延长平 均故障间 隔时间。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 113947223 A 2022.01.18 CN 113947223 A 1.一种智能化设备健康管理系统， 其特 征在于， 包括以下模块组成： 智能综合管理模块(1)， 用于构建预警算法， 并配置到预警模块中， 并实现系统内的智 能化调度； 数据服务模块(2)， 用于采集与获取实时运行数据并构建统一的数据 标准、 数据接入及 存储体系， 统一进行 数据管理； 风机预警诊断模块(3)， 用于对风机设备进行实时监测与预警； 叶片检测预警模块(4)， 用于实时监测风机叶片的运行情况与健康状态； 光伏设备预警诊断模块(5)， 用于对光伏设备的进行实时监测， 实现故障诊断、 预警分 析与状态评估； 人机交互模块(6)， 用于提供 人机交互界面， 对设备 预警信息统一进行 管理和分析； 所述智能综合管理模块、 所述数据服务模块、 所述风机预警诊断模块、 所述叶片检测诊 断模块、 所述 光伏设备 预警诊断模块及所述人机交 互模块依次保持连接 。 2.根据权利要求1所述的一种智能化设备健康管理系统， 其特征在于， 所述数据服务模 块(2)包括数据采集模块、 数据处 理模块、 数据整合模块、 大 数据储存模块及数据输送模块。 3.根据权利要求1所述的一种智能化设备健康管理系统， 其特征在于， 所述风机预警诊 断模块(3)通过接收的风机 设备运行数据， 经过整合分析形成过程数据， 并实时进 行数据监 测、 收集和存 储， 通过机器学习与多元统计实现风机设备的故障监测 和失效预警； 其中， 所述风机设备包括发电机、 齿轮箱、 变桨电机、 变桨逆变器、 变桨控制柜、 变流控 制器、 变流逆变 器、 双极型晶体管、 变流器及冷却散热系统。 4.根据权利要求1所述的一种智能化设备健康管理系统， 其特征在于， 所述叶片检测预 警模块(4)通过构建叶片载荷异常模 型， 检测叶片累计疲劳曲线来预测叶片的开裂风险， 当 开裂风险超过 预设阈值时进行报警。 5.根据权利要求1所述的一种智能化设备健康管理系统， 其特征在于， 所述光伏设备预 警诊断模块(5)基于光伏电站拓扑结构关系， 通过关联度分析法与极差分析法判断光伏设 备的限电状态， 结合辐照强度和电站出力情况， 并通过时间序列法对光伏设备运行数据趋 势进行综合诊断， 及时检测故障信息与推送失效预警； 其中， 所述 光伏设备包括 光伏逆变 器、 直流汇流箱及光伏组串。 6.根据权利要求1所述的一种智能化设备健康管理系统， 其特征在于， 所述人机交互模 块(6)包括显示模块、 报警模块及操作按键模块。 7.一种智能化设备健康管理方法， 用于权利要求1中所述的一种智能化设备健康管理 系统的实现， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 通过智能综合管理模块(1)配置风机设备与光伏设备的运行任务， 设置预警算法并调 度到预警模块中； 实时监测与采集 风机设备、 叶片及光伏设备 各自的实时数据； 由数据服务模块(2)接收实时数据并进行处理， 并与原始数据整合进行存储形成运行 数据； 风机预警诊断模块(3)接收风机设备运行数据， 进行整合分析， 利用机器学习与多元统 计算法进行监测， 当风机设备 出现状态 异常时， 发送预警信号； 叶片检测预警模块(4)接收叶片运行数据， 并对失效叶片的累积疲劳进行分析和特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113947223 A 2提取， 建立基于叶片累积疲劳的叶片载荷异常模型， 通过监测叶片累计疲劳曲线来预测叶 片的开裂风险， 当监测出有损坏风险时， 发送预警信号； 光伏设备预警诊断模块(5)接收运行数据， 通过大数据挖掘、 分析模型和算法模型， 统 一对光伏发电数据进行处理和分析管理， 及时发现运行状态异常的光伏设备， 发送预警信 号； 人机交互模块(6)实时显示风机设备、 叶片及光伏设备的健康信息， 并在接收预警信号 时发出报警信号。 8.根据权利要求7所述的一种智能化设备健康管理方法， 其特征在于， 所述由数据服务 模块(2)接收实时数据并进行处理， 并与原始数据整合进行存储形成运行数据包括以下步 骤： 删除实时数据中的无关数据、 重复数据， 平 滑噪声数据， 并处 理缺失值与异常值； 将运实时数据与多个数据源提供的原 始数据整合成为 运行数据； 过滤运行数据中的冗余数据， 并存 储至大数据储存模块。 9.根据权利要求8所述的一种智能化设备健康管理方法， 其特征在于， 所述建立基于叶 片累积疲劳的叶片载荷异常模型包括以下步骤： 提取叶片振动、 风速、 功率、 位置、 变 桨速率及风机状态等数据分析； 针对数据进行异常值处 理， 剔除异常数据样本； 采用TF‑IDF方法提取叶片的运行 特征和环境特 征； 特征组合， 对叶片的运行 特征和环境特 征进行组合； 运用累积理论得到叶片疲劳数值； 根据疲劳数值的趋势和正负例训练的结果构建叶片载荷异常模型。 10.根据权利要求7所述的一种智能化设备健康管理方法， 其特征在于， 所述健康信息 包括健康度、 重要任务、 健康概况、 任务 概况、 任务详情、 各区域 健康情况。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113947223 A 3