一种风电场能效分析方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种风电场能效分析方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着风力发电技术的不断发展和普及，风电场已成为全球可再生能源发电的重要组成部分。然而，风电场发电设备的能效和稳定性对于确保风电场的持续、高效运行至关重要。在实际运行过程中，风电场发电设备可能会受到多种因素的影响，导致异常电量变化，进而影响风电场的整体能效。

发明内容

为了改善上述问题，本发明提供了一种风电场能效分析方法、装置、设备及可读存储介质。

本发明实施例的第一方面，提供了一种风电场能效分析方法，应用于风电场能效分析服务设备，所述方法包括：

获取目标风电场发电设备的异常电量变化数据；

对所述目标风电场发电设备的异常电量变化数据进行电量损失特征挖掘，得到所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征；

将所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对，获得损失表现共性评分配对结果；

如果所述损失表现共性评分配对结果反映所述电量损失线性表征与所述联动电量损失溯源判别表征的损失表现共性评分大于预置损失表现共性评分门限，则将所述目标风电场发电设备判别成存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备；所述联动电量损失故障隐患与所述联动电量损失溯源判别表征具有对应关系。

优选的，所述将所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对，包括：

获取多个联动电量损失故障隐患要素向量；

对所述多个联动电量损失故障隐患要素向量进行分团处理，得到所述多个联动电量损失故障隐患要素向量与分团主题的映射特征；

根据同一分团主题的联动电量损失故障隐患要素向量处理得到分团主题下的联动电量损失溯源判别表征；

分别将不同分团主题下的联动电量损失溯源判别表征与所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征进行损失表现共性评分配对。

优选的，所述多个联动电量损失故障隐患要素向量包括关键电量损失故障隐患要素向量和牵涉电量损失故障隐患要素向量，所述获取多个联动电量损失故障隐患要素向量，包括：

从风电场能效检测数据库的过往判别日志中确定出与联动电量损失故障隐患关联的关键电量损失故障隐患检测日志；所述关键电量损失故障隐患检测日志包括电量损失故障隐患标签和/或异常电量变化数据；

通过深度残差模型和/或长短期记忆模型对所述关键电量损失故障隐患检测日志进行要素向量挖掘，得到关键电量损失故障隐患要素向量；

通过所述关键电量损失故障隐患要素向量从预设向量空间中查询出与所述关键电量损失故障隐患要素向量关联的故障隐患状态描述特征；所述故障隐患状态描述特征包括异常电量变化数据、电量损失故障隐患标签或机组控制策略特征中的一种或多种；

针对所述故障隐患状态描述特征进行处理，提取得到与联动电量损失故障隐患关联的知识要素集作为牵涉电量损失故障隐患要素向量。

优选的，所述故障隐患状态描述特征包括异常电量变化数据，所述对所述多个联动电量损失故障隐患要素向量进行分团处理，包括：

识别所述多个联动电量损失故障隐患要素向量中，从所述故障隐患状态描述特征中提取到的作为牵涉电量损失故障隐患要素向量的多个异常电量变化数据；

如果所述多个异常电量变化数据的数据模式存在差异，则将所述多个异常电量变化数据转换为多个相同特征尺寸的异常电量变化线性数组；

对所述多个相同特征尺寸的异常电量变化线性数组分别进行特征下采样，得到多个异常电量变化下采样数组；

对所述多个异常电量变化下采样数组分别进行更新操作，得到多个更新操作后的拟分团异常电量变化数组；

将所述多个联动电量损失故障隐患要素向量中剩余的知识要素集分别进行电量损失特征挖掘，得到多个处理后的拟分团异常电量变化数组；

对所述多个联动电量损失故障隐患要素向量各自对应的拟分团异常电量变化数组进行分团处理。

优选的，在所述将所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对，获得损失表现共性评分配对结果之后，所述方法还包括：

从多个损失表现共性评分范围中，确定与所述损失表现共性评分阈值反映的损失表现共性评分相互配对的范围作为目标损失表现共性评分范围；

根据损失表现共性评分范围与联动电量损失故障隐患权重的映射特征，确定所述目标损失表现共性评分范围对应的目标联动电量损失故障隐患权重；

根据所述目标联动电量损失故障隐患权重为所述目标风电场发电设备配置联动电量损失故障隐患权重注释。

优选的，在所述将所述目标风电场发电设备判别成存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备之后，所述方法还包括：

基于所述目标风电场发电设备的异常电量变化数据、所述联动电量损失溯源判别表征对应的异常电损知识要素集、所述损失表现共性评分配对结果反映的损失表现共性评分和所述联动电量损失故障隐患权重注释，生成所述目标风电场发电设备的联动电量损失故障隐患检测观点。

优选的，还包括：根据所述联动电量损失故障隐患权重注释确定联动电量损失故障隐患优化方针；采用确定出的联动电量损失故障隐患优化方针对所述目标风电场发电设备的运行状态进行调整。

优选的，还包括：根据发电任务和能量利用率指标，设置所述多个损失表现共性评分范围、所述预置损失表现共性评分门限和不同的联动电量损失故障隐患权重注释分别对应的联动电量损失故障隐患优化方针。

优选的，为所述目标风电场发电设备配置联动电量损失故障隐患权重注释后，所述方法还包括：基于所述目标风电场发电设备的当前运行状态的联动电量损失故障隐患检测信息，实时更新所述目标风电场发电设备的联动电量损失故障隐患权重注释。

优选的，还包括：获取所述目标风电场发电设备的风力资源定位特征；针对所述风力资源定位特征和所述异常电量变化数据进行协同检测，获得所述风力资源定位特征与所述异常电量变化数据的协同检测结果；

在所述将所述目标风电场发电设备判别成存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备之后，所述方法还包括：如果所述协同检测结果达到预设协同检测指标，则筛查与所述风力资源定位特征的协同检测结果达到所述预设协同检测指标的上下游异常电量变化数据；

针对所述上下游异常电量变化数据进行联动电量损失故障隐患识别。

本发明实施例的第二方面，提供了一种风电场能效分析装置，包括电量损失故障隐患判别模块：所述电量损失故障隐患判别模块用于：获取目标风电场发电设备的异常电量变化数据；对所述目标风电场发电设备的异常电量变化数据进行电量损失特征挖掘，得到所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征；将所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对，获得损失表现共性评分配对结果；如果所述损失表现共性评分配对结果反映所述电量损失线性表征与所述联动电量损失溯源判别表征的损失表现共性评分大于预置损失表现共性评分门限，则将所述目标风电场发电设备判别成存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备；所述联动电量损失故障隐患与所述联动电量损失溯源判别表征具有对应关系。

本发明实施例的第三方面，提供了一种风电场能效分析服务设备，包括：处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序，以执行上述的风电场能效分析方法。

本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的风电场能效分析方法。

本发明实施例所提供的风电场能效分析方法、装置、设备及可读存储介质，通过获取目标风电场发电设备的异常电量变化数据，进行电量损失特征挖掘，得到设备的电量损失线性表征。这种表征方式有助于更直观地理解设备的电量损失情况，并为后续的故障判别提供数据支持。

进一步地，本发明将目标风电场发电设备的电量损失线性表征与预定义的联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对。这种配对方法能够量化实际电量损失特征与判别表征之间的相似度或匹配程度，为故障隐患的判别提供科学依据。

特别地，当损失表现共性评分配对结果反映电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征的损失表现共性评分大于预置损失表现共性评分门限时，本发明将目标风电场发电设备判别为存在联动电量损失故障隐患的设备。这种判别方式能够及时发现设备的潜在故障，确保风电场的稳定运行。

此外，本发明还建立了联动电量损失故障隐患与联动电量损失溯源判别表征之间的对应关系。这种对应关系有助于运维人员快速定位故障原因，采取相应的维修和优化措施，从而提高风电场的运维效率和整体能效。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种风电场能效分析方法的流程图。

图2为本发明实施例所提供的一种风电场能效分析服务设备的产品模块示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

请参阅图1，为本发明实施例所提供的一种风电场能效分析方法的流程图，该方法应用于风电场能效分析服务设备，该方法包括的具体内容描述包括S110-S130。

S110、风电场能效分析服务设备获取目标风电场发电设备的异常电量变化数据；对所述目标风电场发电设备的异常电量变化数据进行电量损失特征挖掘，得到所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征。

S120、风电场能效分析服务设备将所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对，获得损失表现共性评分配对结果。

S130、如果所述损失表现共性评分配对结果反映所述电量损失线性表征与所述联动电量损失溯源判别表征的损失表现共性评分大于预置损失表现共性评分门限，则风电场能效分析服务设备将所述目标风电场发电设备判别成存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备；所述联动电量损失故障隐患与所述联动电量损失溯源判别表征具有对应关系。

在风电场运营过程中，风电场能效分析服务设备起着至关重要的作用。这套设备能够实时监控风电场发电设备的电量变化，并通过一系列复杂的分析，准确识别出存在故障隐患的设备，为风电场的维护和优化提供有力支持。

首先，风电场能效分析服务设备会获取目标风电场发电设备的异常电量变化数据。这些数据可能来源于风电场中的各种传感器和监控系统，它们能够实时捕捉到发电设备的电量波动情况。一旦设备检测到异常电量变化，就会立即对这些数据进行采集和存储，以便进行后续的分析处理。

接下来，风电场能效分析服务设备会对这些异常电量变化数据进行电量损失特征挖掘。这个过程主要是通过一系列先进的算法和模型，对电量变化数据进行深入的分析和挖掘，以提取出隐藏在数据中的电量损失特征。这些特征可能包括电量损失的幅度、频率、持续时间等关键信息，它们能够以线性的方式清晰地表征出目标风电场发电设备的电量损失情况。

完成电量损失特征挖掘后，风电场能效分析服务设备会进一步将目标风电场发电设备的电量损失线性表征与预先定义的联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对。这个步骤的目的是将实际挖掘出的电量损失特征与已知的故障模式进行比对，以评估它们之间的相似性和共性。通过这种比对，设备能够得出一个损失表现共性评分，它反映了实际电量损失与已知故障模式之间的匹配程度。

最后，如果损失表现共性评分配对结果显示，电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征的损失表现共性评分大于预置的损失表现共性评分门限，那么风电场能效分析服务设备就会判定目标风电场发电设备存在联动电量损失故障隐患。这意味着该设备的电量损失情况与已知的某种故障模式高度匹配，很可能即将发生相应的故障。根据这个判断结果，风电场可以迅速采取相应的维护措施，以消除故障隐患，确保风电场的正常运行和发电效率。同时，这种精准的故障识别和预警能力也为风电场的智能化管理提供了有力的支持。

以下是更详细的风电场能效分析服务设备的工作流程及其技术实施细节。

1)数据获取与预处理

风电场能效分析服务设备首先会从风电场的各个发电设备中收集原始数据，这些数据包括风速、风向、发电机转速、功率输出、电压、电流等多种参数。特别关注那些异常电量变化数据，因为它们可能是设备性能下降或故障的前兆。

在获取到原始数据后，设备会进行预处理，包括数据清洗(去除异常值、噪声和重复数据)、数据转换(将不同格式和单位的数据统一化)和数据压缩(减少存储空间的占用，同时保留关键信息)。

2)电量损失特征挖掘

预处理后的数据被送入特征挖掘模块。这个模块利用机器学习算法和统计分析技术，从海量数据中提取出与电量损失相关的特征。这些特征可能包括电量损失的速率、模式、周期性变化等。

例如，设备可能会检测到某个发电机在特定风速下的功率输出低于预期值，或者某个时间段内电压波动异常频繁。这些特征都被认为是电量损失的线性表征，它们以数值化的形式描述了电量损失的程度和趋势。

3)损失表现共性评分配对

接下来，风电场能效分析服务设备会将挖掘出的电量损失特征与预先定义的联动电量损失溯源判别表征进行比对。这些判别表征是基于历史数据和专家知识构建的，它们代表了已知的、与特定故障模式相关联的电量损失特征。

比对的过程是通过计算损失表现共性评分来完成的。这个评分反映了实际电量损失特征与判别表征之间的相似度。评分越高，意味着实际电量损失越符合已知的某种故障模式。

为了计算这个评分，设备可能会采用各种距离度量方法(如欧氏距离、余弦相似度等)或机器学习分类器(如支持向量机、随机森林等)。这些方法能够量化实际特征与判别表征之间的差异或相似度。

4)故障隐患判别与预警

最后，根据计算出的损失表现共性评分，风电场能效分析服务设备会判断目标风电场发电设备是否存在联动电量损失故障隐患。如果评分超过了预设的门限值(这个门限值是根据历史数据和经验设定的，用于区分正常波动和故障前兆)，那么设备就会发出预警信号。

预警信号可能包括声音提示、灯光闪烁或向管理人员的移动设备发送通知等。这些信号告诉风电场运维人员需要密切关注相关设备的状态，并及时采取必要的维护措施以防止故障的发生或扩大。

通过这样一套流程，风电场能效分析服务设备能够实现对风电场发电设备性能的实时监控和智能分析，从而有效提高风电场的运维效率和发电效益。

为便于理解上述技术方案，下面再给出一个风电场能效深度分析与优化的应用场景。

在风电场中，风力发电机组迎风旋转，它们将无尽的风能转化为清洁的电能。然而，随着运营时间的增长，某些发电机组可能会出现能效下降的情况，表现为电量损失的异常变化。为了深入挖掘这些损失的原因并采取针对性措施，风电场引入了先进的能效分析服务设备。

一、数据获取与特征挖掘

首先，风电场能效分析服务设备会持续监测整个风电场中各发电设备的运行状态。一旦检测到某台设备的电量输出出现异常变化，如能量可利用率下降或利用小时数减少，设备会立即捕获这些异常电量变化数据。这些数据是后续分析的基础。

接下来，服务设备会对这些异常电量变化数据进行电量损失特征挖掘。通过先进的算法和模型，设备能够提取出隐藏在数据中的关键信息，如电量损失的速率、模式以及与风资源、机组控制策略等的相关性。这些信息构成了电量损失的线性表征，它们以数值化的形式清晰地描述了电量损失的程度和趋势。

二、损失原因分析与判别

在得到电量损失的线性表征后，风电场能效分析服务设备会进一步将其与预先定义的联动电量损失溯源判别表征进行比对。这些判别表征是基于历史数据和专家知识构建的，它们代表了已知的、与特定故障模式或能效下降原因相关联的电量损失特征。

比对的过程是通过计算损失表现共性评分来完成的。这个评分反映了实际电量损失特征与判别表征之间的相似度。如果评分超过了预设的门限值，那么设备就会判断目标风电场发电设备存在联动电量损失故障隐患。这意味着该设备的电量损失情况与已知的某种故障模式或能效下降原因高度匹配。

三、专项分析与优化措施

一旦判别出存在故障隐患的发电设备，风电场能效分析服务设备会进一步进行专项分析。这包括对风资源、机组控制策略、发电性能以及频发故障等方面的深入分析。通过这些分析，设备能够准确识别出导致电量损失的具体原因和发生时间，甚至定位到故障发生的具体位置。

根据专项分析的结果，风电场可以采取相应的改进和优化措施。例如，调整机组的控制策略以提高其在低风资源条件下的发电效率；对频发故障进行针对性维修以减少停机时间和电量损失；优化风电场的布局和运维策略以提高整体能效等。

通过这样一套完整的技术方案和应用场景介绍，可以看到风电场能效分析服务设备在提升风电场运维效率和发电效益方面的重要作用。它不仅能够实时监控和预警发电设备的能效变化，还能够深入挖掘电量损失的原因并提出优化建议，为风电场的智能化管理提供了有力的支持。

进一步地，下面是针对S110-S130中的技术术语的名词解释举例。

目标风电场发电设备：指的是在特定风电场中，被选定进行能效分析和监测的具体风力发电机组或相关发电设备。这些设备通常是风电场中的关键组成部分，其运行状态和发电效率直接影响到整个风电场的运营效益。比如，某风电场有10台风力发电机组，其中编号为#03的风力发电机组近期出现了能效下降的情况。那么，这台#03风力发电机组就可以被视为“目标风电场发电设备”，后续的数据采集、分析和优化措施都将围绕这台设备进行。

电量损失特征挖掘：这是指利用数据分析技术，从风电场发电设备的运行数据中提取和识别与电量损失相关的特征信息。这些特征信息可能包括电量损失的速率、频率、模式、与其他运行参数的关系等，有助于深入了解电量损失的原因和规律。例如，在对目标风电场发电设备(如上述#03风力发电机组)进行电量损失特征挖掘时，可能会发现该设备在特定风速范围内的电量输出明显低于预期值，或者在某些时间段内频繁出现停机现象。这些发现就可以被视为电量损失的特征，为后续的分析和优化提供依据。

电量损失线性表征：这是指将电量损失的特征以线性的方式进行数学描述或表示。这种表征方式有助于简化复杂的电量损失现象，使其更易于理解和分析。线性表征通常包括一系列数值或数学公式，能够清晰地反映出电量损失的程度和趋势。例如，在对目标风电场发电设备进行电量损失特征挖掘后，可能会得到一个线性方程或一组数值来描述该设备的电量损失情况。例如，可以表示为“y＝-0.5x+100”，其中“y”代表电量损失量，“x”代表时间或风速等变量。这个线性方程就可以被视为该设备的电量损失线性表征，用于后续的分析和预警。

联动电量损失溯源判别表征：这是指预先定义的一组特征或标准，用于与实际监测到的电量损失特征进行比对，以判别电量损失的可能原因或来源。这些判别表征通常基于历史数据、专家知识和相关领域的经验构建，能够帮助快速识别和定位电量损失问题。

例如，在风电场中，如果某台发电机组的电量损失特征与历史数据中因叶片损伤导致的电量损失模式相似，那么该发电机组的电量损失就可能被判别为由于叶片损伤引起。这里，“因叶片损伤导致的电量损失模式”就是一个联动电量损失溯源判别表征。

损失表现共性评分配对：这是指将实际监测到的电量损失特征与联动电量损失溯源判别表征进行比对和匹配的过程。通过计算两者之间的相似度或差异度，得到一个评分，用于量化实际电量损失特征与判别表征之间的共性或一致性。比如，某台发电机组的实际电量损失特征与“因叶片损伤导致的电量损失模式”这一判别表征进行配对，计算得出的评分为85分(满分为100分)。这个评分就表示该发电机组的电量损失特征与叶片损伤导致的电量损失模式之间有较高的共性。

损失表现共性评分配对结果：这是指损失表现共性评分配对过程得到的最终结果，通常是一个具体的评分值或评分等级。这个结果用于评估实际电量损失特征与联动电量损失溯源判别表征之间的匹配程度，进而辅助决策是否需要对目标风电场发电设备采取进一步的检查或维修措施。例如，继续上述例子，损失表现共性评分配对的结果为85分。根据风电场的预设标准，如果评分超过80分，则需要对相应的发电机组进行进一步检查。因此，这个配对结果将触发后续的检查和维修流程。

预置损失表现共性评分门限：这是指在进行损失表现共性评分配对之前，预先设定的一个评分阈值或标准。只有当实际电量损失特征与联动电量损失溯源判别表征的配对评分超过这个门限时，才认为存在显著的共性或匹配度，进而可能触发后续的故障预警或处理流程。比如，风电场设定了一个预置损失表现共性评分门限为75分。如果某台发电机组的实际电量损失特征与某个判别表征的配对评分低于75分，那么这台发电机组的电量损失将不会被认为是与该判别表征相关的故障隐患引起的。

存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备：这是指通过损失表现共性评分配对后，被判定为可能存在某种故障隐患或能效下降问题的风电场发电设备。这些设备由于某种原因(如机械故障、控制系统问题、环境因素等)导致电量损失特征显著，且这些特征与已知的故障模式或能效下降原因高度匹配。例如，在某次损失表现共性评分配对中，发现某台发电机组的电量损失特征与“轴承磨损导致的电量损失模式”高度匹配，且评分超过了预置门限。因此，这台发电机组被判定为存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备。

联动电量损失故障隐患与联动电量损失溯源判别表征具有对应关系：这是指通过损失表现共性评分配对识别出的故障隐患，与用于比对的联动电量损失溯源判别表征之间存在直接的关联或对应关系。这种对应关系表明，实际监测到的电量损失特征是由与判别表征相同的故障模式或能效下降原因引起的。例如，在上述例子中，某台发电机组被判定为存在“轴承磨损导致的电量损失”这一故障隐患。这个故障隐患与用于比对的“轴承磨损导致的电量损失模式”这一联动电量损失溯源判别表征具有直接的对应关系。这种对应关系为后续的故障排查和维修提供了明确的方向和依据。

在本发明实施例中，S130是整个技术方案中的一个关键环节，它涉及到对风电场发电设备是否存在电量损失故障隐患的判别。该步骤的逻辑和执行流程对风电场的运维管理、能效优化以及故障预警具有重要意义。

核心逻辑解析：

比对与评分：首先，风电场能效分析服务设备会将实际监测到的目标风电场发电设备的电量损失线性表征与预先定义的联动电量损失溯源判别表征进行比对。这种比对是通过计算损失表现共性评分来实现的，该评分反映了实际电量损失特征与判别表征之间的相似度或匹配程度。

门限判断：接下来，服务设备会将计算出的损失表现共性评分与一个预置的损失表现共性评分门限进行比较。这个门限值是根据风电场的实际情况、历史数据以及运维经验来设定的，它代表了一个可接受的电量损失特征匹配度的最低标准。

故障隐患判别：如果计算出的损失表现共性评分大于预置的门限值，那么风电场能效分析服务设备就会判断目标风电场发电设备存在联动电量损失故障隐患。这意味着该设备的电量损失特征与已知的某种故障模式或能效下降原因高度匹配，需要引起运维人员的注意。

对应关系建立：在判别出存在故障隐患的同时，服务设备还会建立这种故障隐患与相应的联动电量损失溯源判别表征之间的对应关系。这种对应关系有助于运维人员快速定位故障原因，从而采取针对性的维修和优化措施。

可见，S130通过自动化的比对和判别流程，提高了风电场运维管理的效率和准确性。它能够帮助运维人员及时发现潜在的故障隐患，避免设备停机或损坏带来的损失。同时，通过建立故障隐患与判别表征之间的对应关系，还为后续的故障排查和维修提供了有力的支持。这种智能化的故障预警和判别机制是风电场实现智能化、高效化运维的重要保障。

综上，为了有效监测和评估风电场发电设备的运行状态，及时发现潜在的故障隐患，本发明提出了一种风电场能效分析服务方法。该方法通过获取目标风电场发电设备的异常电量变化数据，进行电量损失特征挖掘，得到设备的电量损失线性表征。这种表征方式有助于更直观地理解设备的电量损失情况，并为后续的故障判别提供数据支持。

进一步地，本发明将目标风电场发电设备的电量损失线性表征与预定义的联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对。这种配对方法能够量化实际电量损失特征与判别表征之间的相似度或匹配程度，为故障隐患的判别提供科学依据。

特别地，当损失表现共性评分配对结果反映电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征的损失表现共性评分大于预置损失表现共性评分门限时，本发明将目标风电场发电设备判别为存在联动电量损失故障隐患的设备。这种判别方式能够及时发现设备的潜在故障，确保风电场的稳定运行。

此外，本发明还建立了联动电量损失故障隐患与联动电量损失溯源判别表征之间的对应关系。这种对应关系有助于运维人员快速定位故障原因，采取相应的维修和优化措施，从而提高风电场的运维效率和整体能效。

由此，本发明的风电场能效分析服务方法通过电量损失特征挖掘、损失表现共性评分配对以及故障隐患判别等步骤，实现了对风电场发电设备运行状态的有效监测和评估。该方法对于提高风电场的运维管理水平、降低故障率、提升整体能效具有重要意义。

在一些可选的实施例中，所述将所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对，包括：获取多个联动电量损失故障隐患要素向量；对所述多个联动电量损失故障隐患要素向量进行分团处理，得到所述多个联动电量损失故障隐患要素向量与分团主题的映射特征；根据同一分团主题的联动电量损失故障隐患要素向量处理得到分团主题下的联动电量损失溯源判别表征；分别将不同分团主题下的联动电量损失溯源判别表征与所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征进行损失表现共性评分配对。

在风电场运维管理中，为了及时发现并处理潜在的电量损失故障隐患，风电场能效分析服务设备采用了先进的数据分析和处理技术。以下是针对该技术方案的详细举例解释说明。

首先，风电场能效分析服务设备会获取目标风电场发电设备的异常电量变化数据。这些数据是反映设备运行状态的重要指标，通过分析这些数据，可以了解设备是否存在电量损失以及损失的程度和特征。

接下来，服务设备会对这些异常电量变化数据进行电量损失特征挖掘。这是一个数据分析和处理的过程，通过运用专业的算法和模型，从海量的数据中提取出与电量损失相关的特征信息，进而得到目标风电场发电设备的电量损失线性表征。这种表征方式能够直观地反映设备的电量损失情况，为后续的故障判别提供了重要的数据支持。

在得到电量损失线性表征后，服务设备会进一步将其与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对。在这个过程中，服务设备首先会获取多个联动电量损失故障隐患要素向量。这些向量是预先定义的，包含了各种可能导致电量损失的故障隐患要素的特征信息。

然后，服务设备会对这些联动电量损失故障隐患要素向量进行分团处理。分团处理是一种聚类分析的方法，它可以将具有相似特征的向量归为一类，从而得到多个分团主题。每个分团主题都代表了一类具有相似特征的故障隐患要素。

接着，服务设备会根据同一分团主题的联动电量损失故障隐患要素向量处理得到分团主题下的联动电量损失溯源判别表征。这个过程是对每个分团主题下的向量进行进一步的处理和提炼，得到能够代表该分团主题特征的判别表征。

最后，服务设备会分别将不同分团主题下的联动电量损失溯源判别表征与目标风电场发电设备的电量损失线性表征进行损失表现共性评分配对。这个过程是通过计算实际电量损失特征与判别表征之间的相似度或匹配程度，得到一个评分值。如果某个分团主题的判别表征与电量损失线性表征的评分值大于预置的损失表现共性评分门限，那么就可以认为目标风电场发电设备存在与该分团主题相关的联动电量损失故障隐患。

通过这种技术方案的实施，风电场能效分析服务设备能够实现对目标风电场发电设备运行状态的有效监测和评估。它不仅能够及时发现设备的潜在故障隐患，还能够准确地判别出故障的类型和原因，为风电场的运维管理提供了有力的支持。同时，这种技术方案还具有很好的通用性和可扩展性，可以广泛应用于各种类型和规模的风电场中。

在一些可选的实施例中，所述多个联动电量损失故障隐患要素向量包括关键电量损失故障隐患要素向量和牵涉电量损失故障隐患要素向量，所述获取多个联动电量损失故障隐患要素向量，包括：从风电场能效检测数据库的过往判别日志中确定出与联动电量损失故障隐患关联的关键电量损失故障隐患检测日志；所述关键电量损失故障隐患检测日志包括电量损失故障隐患标签和/或异常电量变化数据；通过深度残差模型和/或长短期记忆模型对所述关键电量损失故障隐患检测日志进行要素向量挖掘，得到关键电量损失故障隐患要素向量；通过所述关键电量损失故障隐患要素向量从预设向量空间中查询出与所述关键电量损失故障隐患要素向量关联的故障隐患状态描述特征；所述故障隐患状态描述特征包括异常电量变化数据、电量损失故障隐患标签或机组控制策略特征中的一种或多种；针对所述故障隐患状态描述特征进行处理，提取得到与联动电量损失故障隐患关联的知识要素集作为牵涉电量损失故障隐患要素向量。

在风电场的日常运维中，能效分析服务设备扮演着至关重要的角色，尤其是在识别和预防电量损失故障隐患方面。在一些高级的实施例中，该服务设备采用了一套复杂而精细的流程来处理和分析数据。以下是针对这些实施例的详细解释说明。

首先，服务设备需要从风电场能效检测数据库的过往判别日志中筛选出与联动电量损失故障隐患相关的关键电量损失故障隐患检测日志。这些日志记录了风电场过去发生的电量损失故障隐患事件，包括故障隐患标签和异常电量变化数据等关键信息。通过分析这些日志，服务设备能够了解风电场设备的运行状态和可能存在的故障隐患。

接下来，服务设备会利用深度残差模型和/或长短期记忆模型对筛选出的关键电量损失故障隐患检测日志进行要素向量挖掘。这些模型是机器学习领域中的先进技术，能够从大量数据中提取出有用的特征信息。通过这个过程，服务设备可以得到关键电量损失故障隐患要素向量，这些向量包含了故障隐患事件的关键特征信息。

然后，服务设备会使用这些关键电量损失故障隐患要素向量在预设向量空间中进行查询，以找出与这些要素向量关联的故障隐患状态描述特征。这些描述特征可能包括异常电量变化数据、电量损失故障隐患标签或机组控制策略特征等，它们能够提供更详细的信息来描述故障隐患事件的状态和性质。

在查询到相关的故障隐患状态描述特征后，服务设备会进一步处理这些特征，提取出与联动电量损失故障隐患关联的知识要素集。这些知识要素集包含了与故障隐患事件相关的各种信息，如故障类型、故障原因、影响范围等。通过提取这些知识要素集，服务设备能够更全面地了解风电场设备的运行状态和潜在故障隐患。

值得注意的是，在这个过程中，服务设备还区分了关键电量损失故障隐患要素向量和牵涉电量损失故障隐患要素向量。前者是指直接导致电量损失的故障隐患要素，后者则是指与电量损失故障隐患相关联的其他要素。这种区分有助于服务设备更准确地识别和处理不同类型的故障隐患。

最后，通过这一系列的处理和分析流程，风电场能效分析服务设备能够实现对风电场设备运行状态的全面监测和评估。它不仅能够及时发现和处理潜在的电量损失故障隐患，还能够提供详细的故障分析和处理建议，为风电场的运维管理提供有力的支持。

在一些可选的实施例中，所述故障隐患状态描述特征包括异常电量变化数据，所述对所述多个联动电量损失故障隐患要素向量进行分团处理，包括：识别所述多个联动电量损失故障隐患要素向量中，从所述故障隐患状态描述特征中提取到的作为牵涉电量损失故障隐患要素向量的多个异常电量变化数据；如果所述多个异常电量变化数据的数据模式存在差异，则将所述多个异常电量变化数据转换为多个相同特征尺寸的异常电量变化线性数组；对所述多个相同特征尺寸的异常电量变化线性数组分别进行特征下采样，得到多个异常电量变化下采样数组；对所述多个异常电量变化下采样数组分别进行更新操作，得到多个更新操作后的拟分团异常电量变化数组；将所述多个联动电量损失故障隐患要素向量中剩余的知识要素集分别进行电量损失特征挖掘，得到多个处理后的拟分团异常电量变化数组；对所述多个联动电量损失故障隐患要素向量各自对应的拟分团异常电量变化数组进行分团处理。

在风电场运维管理中，对于电量损失的故障隐患进行准确判别是至关重要的。在一些高级的实施例中，风电场能效分析服务设备采用了复杂的分析流程来处理这些隐患。以下是针对这些流程的详细解释说明。

首先，服务设备会识别多个联动电量损失故障隐患要素向量中，从故障隐患状态描述特征中提取到的多个异常电量变化数据。这些异常电量变化数据是作为牵涉电量损失故障隐患要素向量的重要组成部分。

在识别过程中，如果发现这些异常电量变化数据的数据模式存在差异，即它们的数据结构、格式或维度不一致，服务设备会采取相应措施进行处理。具体来说，它会将这些数据转换为多个相同特征尺寸的异常电量变化线性数组。这种转换是为了确保后续处理的一致性和准确性。

接下来，服务设备会对这些相同特征尺寸的异常电量变化线性数组进行特征下采样。特征下采样是一种降低数据维度的技术，通过去除冗余信息或提取关键特征来减少计算量。经过下采样处理后，得到多个异常电量变化下采样数组。

然后，服务设备会对这些异常电量变化下采样数组进行更新操作。更新操作可能包括数据平滑、去噪或增强等处理，以改善数据质量并提高后续分析的准确性。经过更新操作后，得到多个更新后的拟分团异常电量变化数组。

与此同时，服务设备还会对多个联动电量损失故障隐患要素向量中剩余的知识要素集进行电量损失特征挖掘。这个过程旨在从知识要素集中提取出与电量损失相关的特征信息，并将其转换为适合分团处理的格式。经过处理后，得到多个处理后的拟分团异常电量变化数组。

最后，服务设备会对这些拟分团异常电量变化数组进行分团处理。分团处理是一种聚类分析技术，用于将具有相似特征的数据点归为一类。在这个过程中，服务设备会根据数组之间的相似性或距离度量来将它们分成不同的团簇。每个团簇代表了一类具有相似特征的电量损失故障隐患要素向量。

通过这一系列的处理和分析流程，风电场能效分析服务设备能够更准确地识别和处理联动电量损失故障隐患。这种技术方案不仅提高了风电场运维管理的效率，还为预防潜在故障提供了有力支持。

在一些优选的设计思路下，在所述将所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对，获得损失表现共性评分配对结果之后，所述方法还包括：从多个损失表现共性评分范围中，确定与所述损失表现共性评分阈值反映的损失表现共性评分相互配对的范围作为目标损失表现共性评分范围；根据损失表现共性评分范围与联动电量损失故障隐患权重的映射特征，确定所述目标损失表现共性评分范围对应的目标联动电量损失故障隐患权重；根据所述目标联动电量损失故障隐患权重为所述目标风电场发电设备配置联动电量损失故障隐患权重注释。

在风电场运维管理的持续优化过程中，风电场能效分析服务设备不仅关注电量损失的识别和判别，还进一步致力于对损失表现共性的精准评估与注释。以下是在一些优选设计思路下，该服务设备如何实施这一技术方案的详细解释说明。

首先，服务设备在完成目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征的损失表现共性评分配对后，会获得一系列的损失表现共性评分配对结果。这些结果反映了电量损失与潜在故障隐患之间的关联程度。

接着，服务设备会从预设的多个损失表现共性评分范围中，确定一个与损失表现共性评分阈值相互配对的范围，作为目标损失表现共性评分范围。这个过程是根据实际评分结果与预设阈值的比较来实现的，旨在筛选出符合特定标准或严重程度的电量损失情况。

然后，服务设备会根据损失表现共性评分范围与联动电量损失故障隐患权重的映射特征，确定目标损失表现共性评分范围对应的目标联动电量损失故障隐患权重。这里的映射特征是一种预先定义的规则或模型，它建立了不同评分范围与故障隐患权重之间的对应关系。通过这种方式，服务设备能够量化地评估电量损失与潜在故障隐患之间的关联性，为后续的故障预警和处理提供依据。

最后，服务设备会根据目标联动电量损失故障隐患权重为目标风电场发电设备配置联动电量损失故障隐患权重注释。这些注释是对电量损失情况的详细描述和解释，包括故障隐患的类型、可能的影响范围、建议的处理措施等信息。通过配置这些注释，服务设备能够为风电场运维人员提供更直观、更具体的故障隐患信息，帮助他们更准确地定位和解决问题。

综上所述，这种技术方案通过精准评估电量损失与潜在故障隐患之间的关联性，提高了风电场运维管理的效率和准确性。它不仅能够帮助运维人员及时发现和处理潜在故障隐患，还能够为风电场的长期稳定运行提供有力保障。

进一步地，在所述将所述目标风电场发电设备判别成存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备之后，所述方法还包括：基于所述目标风电场发电设备的异常电量变化数据、所述联动电量损失溯源判别表征对应的异常电损知识要素集、所述损失表现共性评分配对结果反映的损失表现共性评分和所述联动电量损失故障隐患权重注释，生成所述目标风电场发电设备的联动电量损失故障隐患检测观点。

在风电场运维管理的深入实践中，风电场能效分析服务设备不仅负责判别风电场发电设备是否存在联动电量损失故障隐患，还进一步生成关于这些隐患的检测观点。以下是对这一技术方案的详细解释说明。

当服务设备判别出目标风电场发电设备存在联动电量损失故障隐患后，它会进行一系列的分析和处理操作，以生成关于该设备的联动电量损失故障隐患检测观点。这个观点是对设备电量损失情况的综合评估和解释，有助于运维人员更全面地了解设备的运行状态和潜在问题。

首先，服务设备会收集目标风电场发电设备的异常电量变化数据。这些数据是设备在运行过程中出现的与正常电量变化模式不符的数据，可能预示着设备存在某种故障或隐患。服务设备会对这些数据进行详细的分析和处理，以提取出与联动电量损失故障隐患相关的信息。

其次，服务设备会利用之前提到的联动电量损失溯源判别表征对应的异常电损知识要素集。这个知识要素集包含了与联动电量损失故障隐患相关的各种知识和信息，如故障类型、故障原因、故障影响等。服务设备会将这些知识与异常电量变化数据进行比对和匹配，以进一步确认设备存在的故障隐患类型和原因。

同时，服务设备还会考虑损失表现共性评分配对结果反映的损失表现共性评分。这个评分反映了设备电量损失情况的普遍性和严重程度，有助于服务设备对设备故障隐患进行更准确的评估和定位。

最后，服务设备会结合之前提到的联动电量损失故障隐患权重注释，生成目标风电场发电设备的联动电量损失故障隐患检测观点。这个观点是对设备电量损失情况的综合评估和解释，包括了故障隐患的类型、原因、影响范围以及建议的处理措施等信息。通过这个观点，运维人员可以更直观地了解设备的运行状态和潜在问题，为后续的故障处理和优化提供有力支持。

综上所述，这种技术方案通过综合利用异常电量变化数据、异常电损知识要素集、损失表现共性评分和联动电量损失故障隐患权重注释等信息，生成了关于风电场发电设备联动电量损失故障隐患的检测观点。这个观点为运维人员提供了更全面、更准确的设备状态信息，有助于提高风电场运维管理的效率和准确性。

在另一些示例性实施例中，还包括：根据所述联动电量损失故障隐患权重注释确定联动电量损失故障隐患优化方针；采用确定出的联动电量损失故障隐患优化方针对所述目标风电场发电设备的运行状态进行调整。

在风电场的运维管理过程中，为了确保发电设备的稳定运行并最大化其能效，风电场能效分析服务设备不仅负责检测故障隐患，还进一步根据检测到的隐患制定相应的优化方针。以下是对这一技术方案的详细解释说明。

当风电场能效分析服务设备完成了对目标风电场发电设备的联动电量损失故障隐患检测，并为其配置了相应的联动电量损失故障隐患权重注释后，服务设备的下一步工作是确定优化方针。这些方针是基于之前分析得到的隐患权重注释来制定的，旨在针对性地解决或缓解设备存在的故障隐患问题。

具体来说，服务设备会根据联动电量损失故障隐患权重注释中提供的信息，如隐患类型、影响范围、严重程度等，来确定一系列的优化措施和策略。这些措施可能包括调整设备的运行参数、优化设备的维护周期、更换或升级设备的某些部件等。

例如，如果注释中显示某个发电设备的齿轮箱存在较高的故障隐患权重，服务设备可能会建议调整该设备的运行转速或负载，以减少齿轮箱的磨损和故障风险。或者，如果注释中指出设备的冷却系统效率低下，服务设备可能会建议增加冷却系统的维护频率或更换更高效的冷却设备。

确定了优化方针后，服务设备会进一步采用这些方针来对目标风电场发电设备的运行状态进行调整。这个过程可能涉及到与风电场的运维管理系统进行交互，发送调整指令或建议给相关的运维人员，由他们来具体实施这些调整措施。通过这种方式，服务设备能够确保发电设备在最佳状态下运行，从而最大限度地减少电量损失并提高风电场的整体能效。

综上所述，这种技术方案通过根据联动电量损失故障隐患权重注释确定优化方针，并对发电设备的运行状态进行相应调整，实现了风电场运维管理的智能化和精细化。这不仅提高了风电场的运行效率和可靠性，也为风电场的长期稳定发展奠定了坚实基础。

在又一些示例性实施例中，还包括：根据发电任务和能量利用率指标，设置所述多个损失表现共性评分范围、所述预置损失表现共性评分门限和不同的联动电量损失故障隐患权重注释分别对应的联动电量损失故障隐患优化方针。

在风电场的日常运维和能效优化过程中，风电场能效分析服务设备会根据发电任务和能量利用率指标来制定更为精确和有效的优化方针。以下是对这一技术方案的详细解释说明。

首先，服务设备会接收到风电场的发电任务信息，这些任务信息通常包括预期的发电量、发电时间段以及可能的发电功率波动范围等。同时，服务设备还会获取到风电场的能量利用率指标，这些指标反映了风电场在将风能转化为电能过程中的效率水平。

基于这些信息，服务设备会进一步设置多个损失表现共性评分范围。这些评分范围是根据历史数据和专家经验来划定的，用于评估风电场发电设备在不同运行状态下可能出现的电量损失情况。每个评分范围都对应着一种或多种特定的电量损失模式，以及相应的故障隐患类型和严重程度。

接下来，服务设备会设定一个预置的损失表现共性评分门限。这个门限值是一个重要的参考标准，用于判断发电设备的电量损失情况是否达到了需要采取优化措施的程度。当设备的电量损失评分超过这个门限时，服务设备就会触发相应的优化流程。

此外，服务设备还会为不同的联动电量损失故障隐患权重注释分别设置对应的联动电量损失故障隐患优化方针。这些优化方针是根据隐患的类型、影响范围和严重程度来制定的，旨在通过调整设备的运行参数、优化维护计划或更换故障部件等方式来降低电量损失并提高设备的运行效率。

例如，对于某个发电设备的轴承磨损问题，如果其电量损失评分超过了预设的门限值，并且被赋予了较高的故障隐患权重注释，那么服务设备可能会建议降低该设备的运行负载、增加润滑剂的更换频率或安排更频繁的轴承检查等优化措施。

综上所述，这种技术方案通过综合考虑发电任务和能量利用率指标来设置多个损失表现共性评分范围、预置损失表现共性评分门限以及不同的联动电量损失故障隐患权重注释对应的优化方针。这些设置使得服务设备能够更加精准地识别和处理风电场发电设备的故障隐患问题，从而确保风电场的稳定运行和高效发电。

在其他可能的实施例中，为所述目标风电场发电设备配置联动电量损失故障隐患权重注释后，所述方法还包括：基于所述目标风电场发电设备的当前运行状态的联动电量损失故障隐患检测信息，实时更新所述目标风电场发电设备的联动电量损失故障隐患权重注释。

在风电场的持续运维和性能监控中，风电场能效分析服务设备不仅为目标风电场发电设备配置了初始的联动电量损失故障隐患权重注释，而且还能够基于设备的实时运行状态来不断更新这些注释。以下是对这一实施例的详细解释说明。

一旦服务设备完成了对目标风电场发电设备的初始联动电量损失故障隐患权重注释的配置，它并不会停止对这一设备的监控和分析。相反，服务设备会持续收集和处理该设备在运行过程中产生的各种数据和信息，特别是与电量损失和故障隐患相关的数据。

这些数据可能包括设备的实时发电量、功率输出、风速和风向等气象条件、设备的温度和振动等运行参数，以及任何可能表明设备性能下降或故障发生的异常信号。服务设备会利用先进的算法和模型对这些数据进行实时分析，以检测设备是否存在联动电量损失故障隐患，并评估这些隐患的严重性和影响范围。

如果服务设备检测到设备的运行状态发生了变化，或者发现了新的故障隐患，它会立即更新该设备的联动电量损失故障隐患权重注释。这种更新可能包括修改现有注释中的隐患类型、严重程度或影响范围，或者添加新的注释来描述新发现的隐患。

例如，如果服务设备在实时监控中发现某个发电设备的齿轮箱温度持续升高，并且超过了正常范围，它可能会更新该设备的联动电量损失故障隐患权重注释，增加与齿轮箱故障相关的隐患权重，并建议运维人员尽快检查齿轮箱的运行状况。

通过这种实时更新的方式，服务设备能够确保对目标风电场发电设备的联动电量损失故障隐患权重注释始终与设备的实际运行状态保持一致。这不仅提高了故障隐患检测的准确性和时效性，也为风电场的运维人员提供了更加及时和有效的故障预警和处理建议。从而有助于降低风电场的运维成本，提高设备的可靠性和使用寿命，最终实现风电场整体能效的提升。

在一些可替换的实施例中，还包括：获取所述目标风电场发电设备的风力资源定位特征；针对所述风力资源定位特征和所述异常电量变化数据进行协同检测，获得所述风力资源定位特征与所述异常电量变化数据的协同检测结果。

则在所述将所述目标风电场发电设备判别成存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备之后，所述方法还包括：如果所述协同检测结果达到预设协同检测指标，则筛查与所述风力资源定位特征的协同检测结果达到所述预设协同检测指标的上下游异常电量变化数据；针对所述上下游异常电量变化数据进行联动电量损失故障隐患识别。

在风电场的日常运维和性能分析中，风电场能效分析服务设备不仅要关注发电设备的电量输出变化，还要考虑这些变化与风力资源定位特征之间的关系。以下是对一些可替换的实施例的详细解释说明。

首先，服务设备会获取目标风电场发电设备的风力资源定位特征。风力资源定位特征通常指的是与风电场位置相关的风力资源的各种属性和特征，如平均风速、风速分布、风向稳定性等。这些特征对于理解风电场发电设备的性能至关重要，因为它们直接影响到设备能够捕获的风能总量和转换效率。

接下来，服务设备会将这些风力资源定位特征与设备的异常电量变化数据进行协同检测。协同检测是一种综合分析的方法，它同时考虑多个相关因素，以寻找它们之间的关联性和影响模式。在这个场景中，服务设备会检查风力资源定位特征的变化是否与发电设备的电量输出变化相一致或存在某种规律性联系。

例如，如果在一个特定时间段内，风速突然下降，而发电设备的电量输出也相应减少，那么这种协同变化可能表明设备的性能是正常的，因为电量输出与风速之间通常存在正相关关系。然而，如果风速保持不变或增加，而电量输出却异常下降，那么这种不协同的变化可能预示着设备存在某种故障或隐患。

协同检测的结果会与服务设备中预设的协同检测指标进行比较。这些指标是根据历史数据和专家经验设定的阈值或标准，用于判断协同检测的结果是否达到了需要进一步关注或处理的程度。

如果协同检测结果达到了预设协同检测指标，服务设备会进一步筛查与风力资源定位特征的协同检测结果达到这一指标的上下游异常电量变化数据。这里的上下游数据指的是在风电场发电过程中与目标发电设备直接相关联的其他设备或系统的电量变化数据。通过分析这些上下游数据，服务设备可以更全面地了解整个风电场系统的运行状态和可能存在的故障隐患。

最后，服务设备会针对这些上下游异常电量变化数据进行联动电量损失故障隐患识别。这个过程可能包括应用各种算法和模型来分析数据、识别模式、预测趋势等，以找出可能导致联动电量损失的故障隐患类型和位置。

综上所述，这种技术方案通过综合考虑风力资源定位特征和异常电量变化数据来进行协同检测和故障隐患识别，提高了风电场运维管理的准确性和效率。它能够帮助运维人员及时发现和处理潜在的故障隐患，确保风电场的稳定运行和高效发电。

请结合参阅图2，本发明实施例还提供了一种风电场能效分析服务设备100，包括处理器111，以及与处理器111连接的存储器112和总线113。其中，处理器111和存储器112通过总线113完成相互间的通信。处理器111用于调用存储器112中的程序指令，以执行上述的风电场能效分析方法。

基于同样的发明构思，还提供了一种风电场能效分析装置，包括电量损失故障隐患判别模块：所述电量损失故障隐患判别模块用于：获取目标风电场发电设备的异常电量变化数据；对所述目标风电场发电设备的异常电量变化数据进行电量损失特征挖掘，得到所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征；将所述目标风电场发电设备的电量损失线性表征与联动电量损失溯源判别表征进行损失表现共性评分配对，获得损失表现共性评分配对结果；如果所述损失表现共性评分配对结果反映所述电量损失线性表征与所述联动电量损失溯源判别表征的损失表现共性评分大于预置损失表现共性评分门限，则将所述目标风电场发电设备判别成存在联动电量损失故障隐患的风电场发电设备；所述联动电量损失故障隐患与所述联动电量损失溯源判别表征具有对应关系。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者系统中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。