一种海上能源机组智能化运维方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其是一种海上能源机组智能化运维方法及系统。

背景技术

随着可再生能源电力转化技术的发展，风力发电在再生能源中有着不可或缺的影响，其资源总量是全球可利用水能资源总量的10倍以上，在全球约为1300000GW。当前，海上风力发电依托漂浮式平台建立海上风电场，能够充分利用海风等自然资源，具备环保、可循环等巨大优势。然而，由于海上风电机组所处海洋环境恶劣，机组之间的地理位置间距较大，并且机组长时间运行在复杂交变载荷的作用下，容易出现叶片、偏航、机舱等部位的故障，严重时会造成机组停机乃至人员伤亡，这就导致监控和管理的难度越来越大。

目前，关于海上风机设备的智能化运维技术刚刚起步，风机企业的运维组织架构技术较为落后。其次，由于网络运维系统规范化程度较低，系统间的无接口连接，系统间的通信带来了不便，随着系统内部的扩展，信息的一致性得不到保证，限制了技术在实际工作中的应用。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种效率高且稳定可靠的海上能源机组智能化运维方法及系统。

本发明的一方面提供了一种海上能源机组智能化运维方法，包括：

获取海上能源机组的基础数据；

对所述基础数据进行数据预处理，得到目标数据；

将所述目标数据与预设的标准阈值进行比较，判断当前监测对象的状态信息，并根据所述状态信息确定预警启动状态，发出预警信息；

根据所述预警信息进行故障诊断，生成故障诊断信息；

获取历史故障诊断信息训练得到神经网络模型，并根据所述神经网络模型预测海上能源机组的实时运行状态；

根据实时运行状态的预测结果以及历史故障信息，构建故障信息表；其中，所述故障信息表用于根据接收到的故障诊断信息匹配对应的故障解决方案。

可选地，所述获取海上能源机组的基础数据，包括以下至少之一：

获取海上能源机组的设备信息；

或者，获取海上能源机组的环境信息；

其中，所述设备信息包括设备型号信息和设备运行状态信息；所述环境信息包括温湿度信息和压强信息。

可选地，所述对所述基础数据进行数据预处理，得到目标数据，包括：

根据预设的数据格式要求，对所述基础数据进行第一处理；

根据预设的数据精度要求，对所述基础数据进行第二处理；

将所述基础数据转换成预设的存储格式；

将转换存储格式后的数据存入数据库，以使得系统根据用户指令对相应数据进行录入操作、查询操作、统计操作和删减操作。

可选地，所述将所述目标数据与预设的标准阈值进行比较，判断当前监测对象的状态信息，并根据所述状态信息确定预警启动状态，发出预警信息，包括：

从数据库获取目标数据；

根据历史状态信息设定各特征参数的预警值和危险值，并将所述预警值作为标准阈值；

根据从数据库中拉取到的目标数据，将所述目标数据与所述标准阈值进行比较；

当目标数据首次达到所述标准阈值的时候，发出预警信号；当目标数据连续多次达到所述标准阈值或者首次达到所述危险值的时候，发出故障维修信号。

可选地，所述根据所述预警信息进行故障诊断，生成故障诊断信息，包括：

根据获取的预警信息查找故障发生的位置信息，并评估故障原因和故障严重程度；

根据故障与解决方案之间的映射关系，结合故障发生的位置信息、故障原因以及故障严重程度，确定故障诊断信息；

将所述故障诊断信息进行可视化展示；

其中，当解决方案映射表中没有找到故障的匹配信息时，将当前故障加入故障库，以更新所述解决方案映射表。

可选地，所述方法还包括：

响应于用户操作指令，展示目标显示界面；

所述用户操作指令包括以下至少之一：用户登录指令、权限修改指令、数据读取指令、用户管理指令或者方案显示指令。

本发明实施例的另一方面还提供了一种海上能源机组智能化运维系统，包括：

数据采集单元，用于获取海上能源机组的基础数据；

数据处理与存储单元，用于对所述基础数据进行数据预处理，得到目标数据；

故障监测与预警单元，用于将所述目标数据与预设的标准阈值进行比较，判断当前监测对象的状态信息，并根据所述状态信息确定预警启动状态，发出预警信息；

故障诊断单元，用于根据所述预警信息进行故障诊断，生成故障诊断信息；

故障预测单元，用于获取历史故障诊断信息训练得到神经网络模型，并根据所述神经网络模型预测海上能源机组的实时运行状态；

预决策健康管理单元，用于根据实时运行状态的预测结果以及历史故障信息，构建故障信息表；其中，所述故障信息表用于根据接收到的故障诊断信息匹配对应的故障解决方案。

可选地，还包括：

人机交互单元，用于响应于用户操作指令，展示目标显示界面；

所述用户操作指令包括以下至少之一：用户登录指令、权限修改指令、数据读取指令、用户管理指令或者方案显示指令。

本发明实施例的另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。

本发明实施例的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。

本发明的实施例获取海上能源机组的基础数据；对所述基础数据进行数据预处理，得到目标数据；将所述目标数据与预设的标准阈值进行比较，判断当前监测对象的状态信息，并根据所述状态信息确定预警启动状态，发出预警信息；根据所述预警信息进行故障诊断，生成故障诊断信息；获取历史故障诊断信息训练得到神经网络模型，并根据所述神经网络模型预测海上能源机组的实时运行状态；根据实时运行状态的预测结果以及历史故障信息，构建故障信息表；其中，所述故障信息表用于根据接收到的故障诊断信息匹配对应的故障解决方案。本发明效率高且稳定可靠。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的整体系统结构示意图；

图2为本发明实施例提供的数据采集单元的处理流程图；

图3为本发明实施例提供的数据处理单元的处理流程图；

图4为本发明实施例提供的数据存储单元的处理流程图；

图5为本发明实施例提供的故障预警单元的处理流程图；

图6为本发明实施例提供的故障诊断单元的处理流程图；

图7为本发明实施例提供的故障预测单元的处理流程图；

图8为本发明实施例提供的人机交互单元的处理流程图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

针对现有技术存在的问题，本发明实现一套稳定可靠的运维系统辅助运维人员对漂浮式海上风电机组进行数字化管理的同时，还设计了基于神经网络的风电机组故障预测和健康管理模型集成至系统，实现远程对海上风电机组进行健康状态评估，辅助运维人员快速了解各台风机的整机运行状态，从而进行科学有效的运维管理与决策，提升系统的智能化程度。

具体地，本发明的一方面提供了一种海上能源机组智能化运维方法，包括：

获取海上能源机组的基础数据；

对所述基础数据进行数据预处理，得到目标数据；

将所述目标数据与预设的标准阈值进行比较，判断当前监测对象的状态信息，并根据所述状态信息确定预警启动状态，发出预警信息；

根据所述预警信息进行故障诊断，生成故障诊断信息；

获取历史故障诊断信息训练得到神经网络模型，并根据所述神经网络模型预测海上能源机组的实时运行状态；

根据实时运行状态的预测结果以及历史故障信息，构建故障信息表；其中，所述故障信息表用于根据接收到的故障诊断信息匹配对应的故障解决方案。

可选地，所述获取海上能源机组的基础数据，包括以下至少之一：

获取海上能源机组的设备信息；

或者，获取海上能源机组的环境信息；

其中，所述设备信息包括设备型号信息和设备运行状态信息；所述环境信息包括温湿度信息和压强信息。

可选地，所述对所述基础数据进行数据预处理，得到目标数据，包括：

根据预设的数据格式要求，对所述基础数据进行第一处理；

根据预设的数据精度要求，对所述基础数据进行第二处理；

将所述基础数据转换成预设的存储格式；

将转换存储格式后的数据存入数据库，以使得系统根据用户指令对相应数据进行录入操作、查询操作、统计操作和删减操作。

可选地，所述将所述目标数据与预设的标准阈值进行比较，判断当前监测对象的状态信息，并根据所述状态信息确定预警启动状态，发出预警信息，包括：

从数据库获取目标数据；

根据历史状态信息设定各特征参数的预警值和危险值，并将所述预警值作为标准阈值；

根据从数据库中拉取到的目标数据，将所述目标数据与所述标准阈值进行比较；

当目标数据首次达到所述标准阈值的时候，发出预警信号；当目标数据连续多次达到所述标准阈值或者首次达到所述危险值的时候，发出故障维修信号。

可选地，所述根据所述预警信息进行故障诊断，生成故障诊断信息，包括：

根据获取的预警信息查找故障发生的位置信息，并评估故障原因和故障严重程度；

根据故障与解决方案之间的映射关系，结合故障发生的位置信息、故障原因以及故障严重程度，确定故障诊断信息；

将所述故障诊断信息进行可视化展示；

其中，当解决方案映射表中没有找到故障的匹配信息时，将当前故障加入故障库，以更新所述解决方案映射表。

可选地，所述方法还包括：

响应于用户操作指令，展示目标显示界面；

所述用户操作指令包括以下至少之一：用户登录指令、权限修改指令、数据读取指令、用户管理指令或者方案显示指令。

本发明实施例的另一方面还提供了一种海上能源机组智能化运维系统，包括：

数据采集单元，用于获取海上能源机组的基础数据；

数据处理与存储单元，用于对所述基础数据进行数据预处理，得到目标数据；

故障监测与预警单元，用于将所述目标数据与预设的标准阈值进行比较，判断当前监测对象的状态信息，并根据所述状态信息确定预警启动状态，发出预警信息；

故障诊断单元，用于根据所述预警信息进行故障诊断，生成故障诊断信息；

故障预测单元，用于获取历史故障诊断信息训练得到神经网络模型，并根据所述神经网络模型预测海上能源机组的实时运行状态；

预决策健康管理单元，用于根据实时运行状态的预测结果以及历史故障信息，构建故障信息表；其中，所述故障信息表用于根据接收到的故障诊断信息匹配对应的故障解决方案。

可选地，还包括：

人机交互单元，用于响应于用户操作指令，展示目标显示界面；

所述用户操作指令包括以下至少之一：用户登录指令、权限修改指令、数据读取指令、用户管理指令或者方案显示指令。

本发明实施例的另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。

本发明实施例的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。

下面结合说明书附图，对本发明的具体实现过程进行详细描述：

图1为本发明的实施例提供的整体系统结构示意图，整体结构包括数据提取层、数据处理层、状态监测层、故障诊断层、故障预测层、健康决策层和交互层，下面针对各个层的具体实现过程进行详细描述：

一、数据采集单元。数据采集单元的处理流程如图2所示，在底层实现的是网络资源数据的获取，所获的数据范围包括服务器、网络设备信息(型号、运行状态)、安全设备信息(型号、运行状态)等，甚至包括网络机房的环境(温湿度、压强等)特性。为了能让获得的数据精确不失真，这里采用SNMP/IPMI协议，基于Web远程管理和数据交互，实现数据采集层对SNMP协议和IPMI协议的封装。另外，在该系统平台上，根据采集数据的性质不同，需要在各功能平台上部署具有数据采集功能的系统，系统包括数据采集检验模块、传输数据模块和命令操作代理模块(存储操作命令，并与其对应操作形成映射关系)。

二、数据处理与存储单元。如图3和图4所示，从上一层中获得数据后，使用一定方法处理处理不同时期对于数据格式和精度上的不同需求，调整进入模型训练前数据的整齐度，转换存储所需的数据格式。建立完善的数据库结构管理设备的基本参数、运行状态和各种工作计划，将预处理的数据定时写入到指定位置，根据用户需求提供录入、查询、统计和删减等各种功能操作。

三、故障监测与预警单元。如图5所示，针对数据库中传入的数据，同设定好的正常水平的阈值进行比较判断当前监测系统的状态好坏，并及时启动预警功能。这里首先要强调的是要先根据历史状态信息设定各特征参数的预警值，采用基于峰度指标的故障检测方法来识别早期故障的发生情况。监测主要就是比较数据特征值与预警值和危险值，判断设备是够出现故障以及出现故障的程度，若连续多次出现实时数据超出预警值，则立即发出预警信号，对系统进行检查维修。

四、故障诊断单元。如图6所示，本实施例针对故障监测与预警单元发出的异常数据预警，需要对具体发生故障的位置做出诊断故障，对故障原因、严重程度有效合理的评估，根据故障与解决方案的映射关系调用故障信息，并将故障的种类、位置等信息展现在可视化模块。若无对应故障，对将其导入故障预测单元。

五、故障预测单元。如图7所示，本实施例针对先前所有阶段提供的特征和数据，调用神经网络模型对其进行故障预测，则需要对系统现阶段的运行状态加以评估，针对现阶段所出现的种种迹象，对可能出现的故障加以判断，推测和评估风机系统在未来可预见的时间内的实际运行情况。

六、预决策健康管理单元。针对预见和发现的故障信息，对系统检测数据形态和故障信息维度建立故障信息表，集中构成专家知识库，当通过程序检测到故障信息后，通过映射关系调用数据库提出对系统的管理决策。

本实施例以下列的表结构设计为基础，利用Mysql数据库建立系统表，保证可以在接收到故障诊断信息后，可以及时调用解决方案，让运维工作变得智能化。

1)分系统表

针对运维系统逻辑复杂，产生数据量大的特点，采取分模块、分系统的知识库建立，发生故障需要运维信息后，先在分系统内部提供保障建议。

表1分系统表结构设计

2)故障信息表

用于记录故障信息，包括的属性有故障序号ID、故障名称、故障发生所在系统编号、可信度、权重值等参数。

表2故障信息表结构设计

3)故障原因表

每一种故障的起因可能不止一种，通过可信度来判别是否准确合理，故障影响程度决定其可行性。

表3故障信息表结构设计

4)故障处理规则表

通过对分析运行数据得到并确定故障信息，进一步得到故障背后的原因，每一个原因都设定一个标志码，在今后遇到类似的故障，在寻找原因制定运维方案时，通过标志码和该表找到处理解决方案。

表4故障处理规则表结构设计

5)故障信息与原因映射关系表

当系统发现异常情况时，状态监测的参数数据就发生异常，故障信息与原因映射表就显示了异常的参数信息代表的状态与其原因的联系。

表5故障信息与原因映射关系表结构设计

6)用户数据表

为了确保上述数据信息不被泄露给他人，需要对使用用户和用户的权限作出限定。

表6用户数据表结构设计

七、人机交互单元。如图8所示，人机交互单元是提供给用户直接操作的软件，应具有界面友好、操作方便、功能完善、良好的可扩展性，可支持多种语言等特点。用户可以根据需求选择不同的系统功能，进行不同的网页切换。

综上所述，本发明在设计实现一套稳定可靠的运维系统辅助运维人员对风电机组进行数字化管理的同时，还设计了基于神经网络的风电机组故障预测和健康管理模型集成至系统，实现远程对风电机组进行健康状态评估，辅助运维人员快速了解各台风机的整机运行状态，从而进行科学有效的运维管理与决策，提升系统的智能化程度。

相较于现有技术，本发明的智能化运维系统建立在原有运维系统之上，利用了现有的劳动力和财力，降低了企业运营成本；其次，智能化运维系统使得网络潜力得到了充分地挖掘，在减少故障时间、提高系统运行效率，提升运维工作水平等方面较以前进步明显；最后，通过运维技术分解和业务梳理，形成了数据采集、数据融合、状态监测、故障诊断、故障预测、系统配置的PHM网络智能化运维模型，实现了网络系统运维智能化、集中化的最终目的。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。