本公開涉及風(fēng)電，具體地，涉及一種風(fēng)電機(jī)組的異常確定方法、裝置、介質(zhì)、設(shè)備及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著新能源行業(yè)的迅速發(fā)展，新能源發(fā)電機(jī)組的運(yùn)維管理面臨著巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前的運(yùn)維技術(shù)主要依賴于對風(fēng)電機(jī)組歷史數(shù)據(jù)的分析，存在兩個(gè)主要問題：一是缺乏對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的有效利用，難以及時(shí)捕捉設(shè)備狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化；二是預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不高，容易出現(xiàn)誤報(bào)和漏報(bào)。這些問題嚴(yán)重影響了新能源發(fā)電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)效益。因此，開發(fā)一種能夠?qū)崟r(shí)分析數(shù)據(jù)并提高預(yù)警準(zhǔn)確性的智能化故障診斷和預(yù)警系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本申請?zhí)峁┮环N風(fēng)電機(jī)組的異常確定方法、裝置、介質(zhì)、設(shè)備及程序產(chǎn)品。

2、根據(jù)本申請的第一方面，提供一種風(fēng)電機(jī)組的異常確定方法，包括：

3、從傳感器獲取第一風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述第一風(fēng)電機(jī)組有多個(gè)；

4、計(jì)算所述第一風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)與其運(yùn)行數(shù)據(jù)的平均值的離差，將離差超過預(yù)設(shè)離差范圍的第一風(fēng)電機(jī)組確定為第二風(fēng)電機(jī)組；

5、基于孤立森林算法，確定所述第二風(fēng)電機(jī)組中的異常風(fēng)電機(jī)組。

6、可選地，所述基于孤立森林算法，確定所述第二風(fēng)電機(jī)組中的異常風(fēng)電機(jī)組，包括：

7、根據(jù)所述第二風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建孤立森林；

8、基于所述孤立森林，確定每一第二風(fēng)電機(jī)組的異常分?jǐn)?shù)；

9、將異常分?jǐn)?shù)大于預(yù)設(shè)異常閾值的第二風(fēng)電機(jī)組確定為所述異常風(fēng)電機(jī)組。

10、可選地，所述運(yùn)行數(shù)據(jù)為多維數(shù)據(jù)，每一維度對應(yīng)第二風(fēng)電機(jī)組的不同特征，所述根據(jù)所述第二風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建孤立森林，包括：

11、確定多個(gè)不同的特征序列，所述特征序列為所述運(yùn)行數(shù)據(jù)的各維度的特征的排列組合，特征序列兩兩之間的特征排列組合不同；

12、對每一特征序列，從所有第二風(fēng)電機(jī)組中隨機(jī)選擇子樣本；

13、基于每一特征序列及其對應(yīng)的子樣本，構(gòu)建孤立樹，得到多個(gè)孤立樹，所述多個(gè)孤立樹組成所述孤立森林。

14、可選地，所述基于每一特征序列及其對應(yīng)的子樣本，構(gòu)建孤立樹，包括：

15、從所述特征序列中，按順序選擇待劃分節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)特征，并在所述目標(biāo)特征的取值范圍內(nèi)隨機(jī)選擇分割點(diǎn)，所述待劃分節(jié)點(diǎn)中的每一節(jié)點(diǎn)對應(yīng)不同的第二風(fēng)電機(jī)組；

16、根據(jù)所述目標(biāo)特征以及所述分割點(diǎn)，將所述待劃分節(jié)點(diǎn)劃分為左子節(jié)點(diǎn)以及右子節(jié)點(diǎn)，所述左子節(jié)點(diǎn)包含目標(biāo)特征值小于分割點(diǎn)的第二風(fēng)電機(jī)組對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，所述右子節(jié)點(diǎn)包含目標(biāo)特征值大于或等于分割點(diǎn)的第二風(fēng)電機(jī)組對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)；

17、將所述左子節(jié)點(diǎn)確定為新的待劃分節(jié)點(diǎn)，返回執(zhí)行所述隨機(jī)選擇第二風(fēng)電機(jī)組對應(yīng)的待劃分節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)特征，并在目標(biāo)特征的取值范圍內(nèi)隨機(jī)選擇分割點(diǎn)，直到所述孤立樹的深度達(dá)到預(yù)設(shè)最大深度或所述左子節(jié)點(diǎn)僅包含一個(gè)第二風(fēng)電機(jī)組對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)；

18、將所述右子節(jié)點(diǎn)確定為新的待劃分節(jié)點(diǎn)，返回執(zhí)行所述隨機(jī)選擇第二風(fēng)電機(jī)組對應(yīng)的待劃分節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)特征，并在目標(biāo)特征的取值范圍內(nèi)隨機(jī)選擇分割點(diǎn)，直到所述孤立樹的深度達(dá)到所述預(yù)設(shè)最大深度或所述右子節(jié)點(diǎn)僅包含一個(gè)第二風(fēng)電機(jī)組對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)。

19、可選地，所述基于所述孤立森林，確定每一第二風(fēng)電機(jī)組的異常分?jǐn)?shù)，包括：

20、對于每一第二風(fēng)電機(jī)組，確定目標(biāo)第二風(fēng)電機(jī)組在每一孤立樹中的路徑長度；

21、根據(jù)所述目標(biāo)第二風(fēng)電機(jī)組的所有路徑長度的平均值，確定所述目標(biāo)第二風(fēng)電機(jī)組對應(yīng)的異常分?jǐn)?shù)。

22、可選地，所述方法還包括基于高斯算法確定每一異常風(fēng)電機(jī)組的異常特征，具體包括：

23、對目標(biāo)異常風(fēng)電機(jī)組的每一特征執(zhí)行以下步驟：

24、根據(jù)所述目標(biāo)異常風(fēng)電機(jī)組的目標(biāo)特征的歷史正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立所述目標(biāo)特征對應(yīng)的高斯分布模型；

25、根據(jù)所述高斯分布模型，確定所述目標(biāo)特征的概率密度；

26、在所述概率密度小于預(yù)設(shè)概率密度的情況下，確定所述目標(biāo)特征為所述異常特征。

27、根據(jù)本申請的第二方面，提供一種風(fēng)電機(jī)組的異常確定裝置，包括：

28、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于從傳感器獲取第一風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述第一風(fēng)電機(jī)組有多個(gè)；

29、均值離差模塊，用于計(jì)算所述第一風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)與其運(yùn)行數(shù)據(jù)的平均值的離差，將離差超過預(yù)設(shè)離差范圍的第一風(fēng)電機(jī)組確定為第二風(fēng)電機(jī)組；

30、孤立森林模塊，用于基于孤立森林算法，確定所述第二風(fēng)電機(jī)組中的異常風(fēng)電機(jī)組。

31、根據(jù)本申請的第三方面，提供一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本申請第一方面所提供的任一項(xiàng)所述方法的步驟。

32、根據(jù)本申請的第四方面，提供一種電子設(shè)備，包括：

33、存儲(chǔ)器，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序；

34、處理器，用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器中的所述計(jì)算機(jī)程序，以實(shí)現(xiàn)本申請第一方面所提供的任一項(xiàng)所述方法的步驟。

35、根據(jù)本申請的第五方面，提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本申請第一方面所提供的任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

36、上述技術(shù)方案，通過傳感器收集運(yùn)行數(shù)據(jù)，計(jì)算數(shù)據(jù)與平均值的離差，并通過預(yù)設(shè)閾值篩選出異常候選機(jī)組。然后利用孤立森林算法進(jìn)一步分析，準(zhǔn)確識別真正的異常機(jī)組。通過多重篩選，可以有效地從大量風(fēng)電機(jī)組中快速識別出異常機(jī)組，提高了異常檢測的效率和準(zhǔn)確性。

37、本公開的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的具體實(shí)施方式部分予以詳細(xì)說明。

技術(shù)特征：

1.一種風(fēng)電機(jī)組的異常確定方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于孤立森林算法，確定所述第二風(fēng)電機(jī)組中的異常風(fēng)電機(jī)組，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述運(yùn)行數(shù)據(jù)為多維數(shù)據(jù)，每一維度對應(yīng)第二風(fēng)電機(jī)組的不同特征，所述根據(jù)所述第二風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建孤立森林，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每一特征序列及其對應(yīng)的子樣本，構(gòu)建孤立樹，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述孤立森林，確定每一第二風(fēng)電機(jī)組的異常分?jǐn)?shù)，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求2-5任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括基于高斯算法確定每一異常風(fēng)電機(jī)組的異常特征，具體包括：

7.一種風(fēng)電機(jī)組的異常確定裝置，其特征在于，包括：

8.一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述方法的步驟。

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本公開涉及一種風(fēng)電機(jī)組的異常確定方法、裝置、介質(zhì)、設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及風(fēng)電技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：從傳感器獲取第一風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述第一風(fēng)電機(jī)組有多個(gè)；計(jì)算所述第一風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)與其運(yùn)行數(shù)據(jù)的平均值的離差，將離差超過預(yù)設(shè)離差范圍的第一風(fēng)電機(jī)組確定為第二風(fēng)電機(jī)組；基于孤立森林算法，確定所述第二風(fēng)電機(jī)組中的異常風(fēng)電機(jī)組。該方法可以提高從多個(gè)風(fēng)電機(jī)組中確定異常風(fēng)電機(jī)組的準(zhǔn)確率。

技術(shù)研發(fā)人員：何振源,張學(xué)習(xí),董建軍,余夢竹,趙世杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國華（哈密）新能源有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6