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公开(公告)号：CN106446540A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610834211.4
申请日：2016-09-20
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 一种风电机组健康状态实时评估方法，所述方法首先基于风电机组历史运行数据，运用聚类技术实现风电机组运行工况的划分，并计算每种工况下的风电机组标准状态云模型；然后采用流式聚类算法对风电机组的实时数据流进行工况辨识，并计算机组实时状态的云模型；之后计算实时状态的云模型与标准状态云模型的偏离值并将其作为风电机组的健康指数；最后根据健康指数的大小对风电机组的健康状态进行评估。本发明利用云模型来描述风电机组的运行状态，并引入时间窗的方法来获取风电机组健康状态及发展趋势，该方法充分考虑了风电机组状态监测信息的不确定性，大大提高了评估结果的准确性，可为制定风电机组维护计划提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN106446540B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610834211.4
申请日：2016-09-20
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F17/10
Abstract: 一种风电机组健康状态实时评估方法，所述方法首先基于风电机组历史运行数据，运用聚类技术实现风电机组运行工况的划分，并计算每种工况下的风电机组标准状态云模型；然后采用流式聚类算法对风电机组的实时数据流进行工况辨识，并计算机组实时状态的云模型；之后计算实时状态的云模型与标准状态云模型的偏离值并将其作为风电机组的健康指数；最后根据健康指数的大小对风电机组的健康状态进行评估。本发明利用云模型来描述风电机组的运行状态，并引入时间窗的方法来获取风电机组健康状态及发展趋势，该方法充分考虑了风电机组状态监测信息的不确定性，大大提高了评估结果的准确性，可为制定风电机组维护计划提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN107944571A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711099375.8
申请日：2017-11-09
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G06Q10/04 , G06F17/5009 , G06F2217/10 , G06F2217/76 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 一种电力变压器剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：a.构建多元Weibull分布模型；b.对F(·)求偏导，获得联合概率密度函数f(·)；c.获得f(·)的对数似然函数；d.获得变压器绝缘油纸的退化特征参量在不同时刻的实验数据；e.计算负对数似然函数最小值，获得参数的估计值；f.对模型参数进行拟合，获得各个参数关于时间t的函数；g.获得可靠性函数表达式；h.根据可靠性函数对变压器剩余使用寿命进行预测。本发明根据绝缘材料的退化特征参量对电力变压器剩余使用寿命进行预测，该方法可方便地得到体现剩余使用寿命随机不确定特征的概率密度函数，预测结果准确、合理，能够为变压器的状态维护或预测维护提高可靠信息。
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公开(公告)号：CN107944571B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201711099375.8
申请日：2017-11-09
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种电力变压器剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：a.构建多元Weibull分布模型；b.对F(·)求偏导，获得联合概率密度函数f(·)；c.获得f(·)的对数似然函数；d.获得变压器绝缘油纸的退化特征参量在不同时刻的实验数据；e.计算负对数似然函数最小值，获得参数的估计值；f.对模型参数进行拟合，获得各个参数关于时间t的函数；g.获得可靠性函数表达式；h.根据可靠性函数对变压器剩余使用寿命进行预测。本发明根据绝缘材料的退化特征参量对电力变压器剩余使用寿命进行预测，该方法可方便地得到体现剩余使用寿命随机不确定特征的概率密度函数，预测结果准确、合理，能够为变压器的状态维护或预测维护提高可靠信息。
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