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风电场寿命预测方法、装置、设备及存储介质

文献发布时间：2024-04-18 19:59:31

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种风电场寿命预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着可再生能源的迅速发展，海上大型风电场作为重要的能源供应形式，其寿命预测成为确保可持续能源供应的关键环节。

当前针对海上大型风电场的寿命预测方案，主要为利用统计分析和机器学习技术进行寿命预测。例如，基于回归分析的方法会建立风电场运行数据与寿命之间的数学关系，或者是采用物理模型，通过建立风电场的物理方程来预测寿命。

但是，上述的海上大型风电场的寿命预测方案均为根据风电场的运行数据和寿命之间的线性关系进行预测，其难以精确预测风电场在实际环境中的寿命，从而影响后续根据寿命预测结果，制定风电场运行计划的合理性。

申请内容

本申请的主要目的在于提供一种风电场寿命预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决当前海上大型风电场的寿命预测的预测精准度低，影响制定风电场后续运行计划的合理性的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种风电场寿命预测方法，所述风电场寿命预测方法包括以下步骤：

获取目标数据，其中，所述目标数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据；

根据所述目标数据，通过预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果，其中，所述预设的寿命预测模型为根据所述目标数据生成所述风电场的寿命概率分布的生成式模型；

根据所述预测结果对应的寿命概率分布，生成所述风电场的运行策略。

可选地，所述根据所述目标数据，通过预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果的步骤之前，所述方法还包括：

获取目标训练样本和所述目标训练样本对应的目标样本标签；

根据所述目标训练样本和所述目标样本标签，确定所述目标训练样本对应的目标权重；

根据所述目标训练样本、所述目标样本标签和所述目标权重，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的寿命预测模型。

可选地，所述根据所述目标训练样本、所述目标样本标签和所述目标权重，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的寿命预测模型的步骤，包括：

将所述目标训练样本和所述目标权重输入至预设的待训练模型，并通过所述待训练模型中的生成器网络，生成得到预测寿命概率分布；

通过所述待训练模型中的判断器网络，计算所述预测寿命概率分布和所述目标样本标签所对应的寿命概率分布之间的误差结果；

若所述误差结果未满足预设误差标准，则返回将所述目标训练样本和所述目标权重输入至预设的待训练模型，并通过所述待训练模型中的生成器网络，生成得到预测寿命概率分布的步骤，直到所述误差结果满足所述预设误差标准后停止训练，得到具有满足精度条件的寿命预测模型。

可选的，所述根据所述目标训练样本、所述目标样本标签和所述目标权重，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的寿命预测模型的步骤之后，所述方法还包括：

获取测试数据和所述测试数据对应的测试预期结果；

根据所述测试数据，通过所述寿命预测模型，预测得到测试结果；

根据所述测试结果和所述测试预期结果，对所述寿命测试模型进行性能评估，并根据性能评估的结果，优化所述寿命预测模型。

可选地，所述根据所述目标数据，通过预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果的步骤，包括：

通过预设的寿命预测模型，确定所述环境数据和所述运行数据之间的数据关联关系；

根据所述数据关联关系，通过所述预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果。

可选地，所述根据所述数据关联关系，通过所述预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果的步骤，包括：

根据所述数据关联关系，通过所述预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命范围和所述寿命范围的概率值进行预测，得到多组不同寿命概率分布的预测结果。

可选地，所述获取目标数据的步骤，还包括：

获取初始数据，其中，所述初始数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据；

对所述初始数据进行数据预处理，得到目标数据，其中，所述数据预处理包括数据清洗处理和数据归一化处理。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种风电场寿命预测装置，所述风电场寿命预测装置包括：

获取模块，用于获取目标数据，其中，所述目标数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据；

预测模块，用于根据所述目标数据，通过预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果，其中，所述预设的寿命预测模型为根据所述目标数据生成所述风电场的寿命概率分布的生成式模型；

生成模块，用于根据所述预测结果对应的寿命概率分布，生成所述风电场的运行策略。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种风电场寿命预测设备，所述风电场寿命预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的风电场寿命预测程序，所述风电场寿命预测程序配置为实现如上所述的风电场寿命预测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有风电场寿命预测程序，所述风电场寿命预测程序被处理器执行时实现如上所述的风电场寿命预测方法的步骤。

本申请通过获取目标数据，其中，所述目标数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据；根据所述目标数据，通过预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果，其中，所述预设的寿命预测模型为根据所述目标数据生成所述风电场的寿命概率分布的生成式模型；根据所述预测结果对应的寿命概率分布，生成所述风电场的运行策略，即通过综合环境数据和运行数据的方式，提高寿命预测时所使用的数据维度，并通过预设的寿命预测模型，预测得到风电场的寿命概率分布，提高预测结果具备量化的不确定性信息，提高该预测结果在实际制定风电场运行计划时的合理性。

附图说明

图1为本申请风电场寿命预测方法第一实施例的流程示意图；

图2为本申请风电场寿命预测方法第二实施例的流程示意图；

图3为本申请实施例中寿命预测模型的训练过程示意图；

图4为本申请风电场寿命预测方法第三实施例中步骤S20的流程示意图；

图5为本申请风电场寿命预测装置一实施例的结构框图；

图6是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

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。

参照图1，图1为本申请风电场寿命预测方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述风电场寿命预测方法包括以下步骤：

S10，获取目标数据，其中，所述目标数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据。

需要说明的是，传统方法通常基于简化模型或规则，无法充分考虑多维数据之间的关系，导致对海上的大型风电场的寿命预测准确性不高，而在实际应用场景中，海上大型风电场的运行环境复杂多变，获取准确、全面的数据是关键。然而，在海上设置监测设备存在挑战，海洋环境可能导致传感器受损或数据丢失。同时，风电场中的高电压和电流可能对监测设备造成干扰，影响数据的准确性。海上环境恶劣，风电场可能受到海水侵蚀、氧化、腐蚀等影响。海水中的盐分、湿度和温度等因素可能会对风电场的性能和寿命产生重要影响。

因此，在本实施例中，需要在进行寿命预测建模时需要将上述所涉及到的数据内容均考虑在内，并分析不同维度的数据的关联性(例如，在潮湿和高电压的应用场景中，长时间的高湿度和高电压环境会加速风电场中的相关设备加速老化，降低使用寿命)，通过上述多维度数据和多维度数据之间的关联性，构建相应的寿命预测模型，能够提高相应的寿命预测模型的预测的精准性。

可理解的是，目标数据即指的是上述所阐述的数据的总和，具体为包括了风电场所处环境的环境数据和风电场的运行数据。

其中，环境数据包括海上环境的气象数据(温湿度、日照和降雨等)、海水的盐分、湿度和温度等海水物理特性数据，以及海水环境中的风速、海流方向和海流流速等数据。

其中，运行数据包括风电场所涉及的设备的运行数据，包括风电场的发电功率、发电相关设备的运行时长和发电相关设备的运行时段等数据。

需要说明的是，为了便于后续使用此类数据构建模型和通过该模型预测相应的风电场的寿命，在本实施例中，还需要对获取到的数据进行预处理，从而得到相应的目标数据，以确保数据的质量和一致性，以便于后续模型训练过程。

具体的，需要获取初始数据，其中，所述初始数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据，并对所述初始数据进行数据预处理，得到目标数据，其中，所述数据预处理包括数据清洗处理和数据归一化处理。

其中，在对初始数据进行数据清洗处理时，主要对获取到的初始数据进行筛选，去除部分重复值的数据，以及去除部分存在异常的数据。

其中，在对初始数据进行数据归一化处理时，主要将不同属性和不同数值表示的数据进行统一处理，例如，将温度值和功率值均转化为0-1区间的数据值，以便于后续使用。

S20，根据所述目标数据，通过预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果，其中，所述预设的寿命预测模型为根据所述目标数据生成所述风电场的寿命概率分布的生成式模型。

可理解的是，预设的寿命预测模型主要用于根据目标数据，对风电场的寿命进行预测，该预测过程，依靠该预设的寿命预测模型的生成式网络结构，生成风电场的寿命概率分布，即相当于通过该模型，同时生成多组不同的风电场的预测寿命，并生成不同的风电场的预测寿命的概率值。

具体的，使用该预设的寿命预测模型，通过生成风电场寿命的概率分布情况，从分布中获得不同寿命范围的预测值，可以用于预测风电场的寿命范围和概率，以此量化预测的不确定性，为预测结果提供概率分布信息，相较于现有方法能够更准确地估计预测的置信度。这为相关人员中的风电场运维的决策者提供了更全面的信息，包括寿命范围和概率，有助于更科学地进行运维决策。

其中，多组不同的风电场的预测寿命和预测寿命的概率值组成相应的预测结果。

其中，生成式模型主要基于AIGC(AI-Generated Content，AI生成内容)技术所构建的深度学习神经网络模型，AIGC的核心原理是将大量数据输入GAN(生成对抗网络)等深度学习模型中，通过训练的语言模型来生成内容，GAN由生成器G(Generator)和判别器D(Discriminator)组成，该生成器通过机器生成数据来“骗过”判别器，而该判别器通过判断找出生成器产出的“假数据”，通过二者相互对抗，通过反复迭代优化，最终生成器可以生成与真实数据几乎无法区分的新数据，即该模型能够学习现有的样本数据的知识，并基于训练数据的数据之间的关系或运算逻辑，自动生成多种预测结果。

需要说明的是，当前的相关技术中，主要通过对风电场的运行数据和设备寿命之间的线性关系，预测风电场的寿命，但是其忽略了海洋环境的复杂性，难以精确预测风电场在实际环境中的寿命，同时，通常使用预测模型所得到的预测值仅为一固定值，其预测结果会忽略掉实际应用场景中的波动情况，丢失实际场景中所涉及的信息不确定性，导致其最终输出的预测结果存在一定的偏差，而在本实施例中，预设的寿命预测模型所输出的预测结果为包含多种寿命预测结果的寿命概率分布，通过该寿命概率分布，可同时表现多种寿命预测的可能性，将实际应用场景中的信息变化所带来的不确定性量化，增加了该模型所得到的预测结果的数据广度，提高预测精准性。

S30，根据所述预测结果对应的寿命概率分布，生成所述风电场的运行策略。

可理解的是，在得到相应的寿命概率分布(预测结果)之后，即可将该寿命概率分布推送至相关人员处，以供相关制定相应的风电场的运行策略，或根据相应的预设规则，根据该寿命概率分布，自动化生成相应的风电场的运行策略。

其中，该风电场的运行策略主要为通过预测得到的寿命概率分布，合理制定相应计划，例如，指定风电场的维护和保养的周期，以及主动控制该风电场的运行时间和运行时长等。

本实施例通过获取目标数据，其中，所述目标数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据；根据所述目标数据，通过预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果，其中，所述预设的寿命预测模型为根据所述目标数据生成所述风电场的寿命概率分布的生成式模型；根据所述预测结果对应的寿命概率分布，生成所述风电场的运行策略，即通过综合环境数据和运行数据的方式，提高寿命预测时所使用的数据维度，并通过预设的寿命预测模型，预测得到风电场的寿命概率分布，提高预测结果具备量化的不确定性信息，提高该预测结果在实际制定风电场运行计划时的合理性。

如图2所示，基于第一实施例提出本申请风电场寿命预测方法第二实施例，本实施例中，所述方法还包括：

S41，获取目标训练样本和所述目标训练样本对应的目标样本标签。

可理解的是，目标训练样本和所述目标样本标签均为相应的历史数据中所选取出的训练用数据，具体应包括实际历史情况中的风电场相关的目标数据，该历史数据为之前预设的时间周期内的数据，其中，预设的时间周期可以是过去一年内，也可以是过去五年内，在此不做具体限定。

在本实施例中，所述目标训练样本为用于训练的特征样本，包括一定数量的特征信息，例如，风电场的运行时长和运行时的设备状态等特征信息。

在本实施例中，所述目标样本标签为对应于目标训练样本所对应的寿命情况，具体包含寿命的范围和寿命的概率等信息。

S42，根据所述目标训练样本和所述目标样本标签，确定所述目标训练样本对应的目标权重。

在本实施例中，装置基于所述目标训练样本和所述目标样本标签，确定所述目标训练样本的每一特征的目标权重。

具体地，目标训练样本即目标数据，该目标数据中的不同维度的数据具有预设数量的特征信息，根据所述目标训练样本对应的寿命相关信息，确定每一特征的目标权重。

例如，用于构建寿命预测模型的目标训练样本X，具有X1、X2、X3三个特征信息，目标训练样本X对应第一组目标数据，目标训练样本X的整体寿命为X年，其中具体的产生寿命影响的特征所转化的表现值：X1的表现值为40，X2的表现值为20，X3的表现值为10，进一步根据该表现值，可计算得到X1的权重为0.57，X2的权重为0.28，X3的权重为0.15。

S43，根据所述目标训练样本、所述目标样本标签和所述目标权重，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的寿命预测模型。

在本实施例中，根据所述目标训练样本、所述目标样本标签以及所述目标权重，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的测试预测模型。

具体的，将所述目标训练样本和所述目标权重输入至预设的待训练模型，并通过所述待训练模型中的生成器网络，生成得到预测寿命概率分布；

在本实施例中，将所述目标训练样本和所述目标权重输入至所述待训练模型，得到预测寿命概率分布，其中，预测寿命概率分布是在训练中的模型进行预测测试得到的。

其中，该寿命预测模型主要通过其内部设置由的生成器网络，对应生成不同情况的寿命预测分布的测试预测的结果。

具体的，在训练模型过程中，可通过所述待训练模型中的判断器网络，计算所述预测寿命概率分布和所述目标样本标签所对应的寿命概率分布之间的误差结果。

在本实施例中，将所述预测寿命概率分布与所述目标训练样本标签所对应的寿命概率分布进行差异计算，即验证训练中的模型所得到的结果是否与已知的结果相一致，并进行结果之间的差异计算，得到误差结果。

其中，判断器网络主要用于判断当前的待训练模型在训练过程中所预测的结果(不确定是否为精准的预测结果)和实际已知的精准的寿命结果之间是否一致，若一致，则证明训练得到的模型能够正确预测得到寿命概率分布。

具体的，迭代训练的过程包括，若所述误差结果未满足预设误差标准，则返回将所述目标训练样本和所述目标权重输入至预设的待训练模型，并通过所述待训练模型中的生成器网络，生成得到预测寿命概率分布的步骤，直到所述误差结果满足所述预设误差标准后停止训练，得到具有满足精度条件的寿命预测模型。

在本实施例中，由于模型训练后的结果与实际的结果存在误差，允许误差结果在预设误差标准对应的误差阈值范围内，以此进一步判断所述误差结果是否满足预设误差标准。

在本实施例中，若所述误差结果未满足所述预设误差标准，则表示模型在此次训练中误差存在过大，则返回将所述目标训练样本和所述目标权重输入至预设的待训练模型，并通过所述待训练模型中的生成器网络，生成得到预测寿命概率分布的步骤，即进行迭代训练，直到迭代训练的误差结果满足所述预设误差标准后停止训练，得到满足精度条件的所述测试预测模型，以此提高模型预测的准确性。

综上，在训练得到寿命预测模型时，使用以下示例步骤为例进行阐述，参照图3，示例的具体步骤包括：

(1)数据采集：从海上大型风电场获取多维运行数据，包括风电场发电功率、海洋环境参数(如风速、海流)、风电场健康状态等。这些数据将为生成式模型的训练和预测提供基础。对采集到的数据进行清洗、归一化等预处理，确保数据的质量和一致性，以便于后续模型训练。

(2)生成式模型设计：引入AIGC技术，构建深度学习生成模型。生成模型的目标是学习风电场寿命的概率分布，以便后续预测。根据实际情况，选择合适的生成式模型结构，如GAN或VAE。搭建模型的生成器和判别器网络，配置适当的隐藏层、激活函数等。

(3)模型训练：使用训练数据训练生成式模型。生成器网络尝试生成风电场寿命的概率分布，判别器网络评估生成的分布与实际数据的差异。

(4)寿命预测：利用训练好的生成模型，输入当前的海上环境数据和风电场运行数据。生成模型将生成风电场寿命的概率分布情况，从分布中获得不同寿命范围的预测值，可以用于预测风电场的寿命范围和概率。

(5)迭代训练策略：将预测结果与实际寿命数据进行比对，计算预测误差。根据误差调整生成模型的参数，这一迭代训练过程可以多次进行，使其逐渐逼近真实情况。

模型评估与调优：使用测试数据评估生成式模型的性能，包括预测准确性、不确定性量化等。根据评估结果进行模型调优。

此外，在该预设的寿命预测模型训练完成之后，还需要对该模型的质量进行评估，评估该寿命预测模型的预测的精准度，并根据评估的结果，对寿命预测模型进行修正或维持原样等操作。

具体的，通过获取测试数据和所述测试数据对应的测试预期结果，并根据所述测试数据，通过所述寿命预测模型，预测得到测试结果，从而可根据所述测试结果和所述测试预期结果，对所述寿命测试模型进行性能评估，并根据性能评估的结果，优化所述寿命预测模型。

可理解的是，测试数据可为与目标训练样本类似的数据，或可直接从目标训练样本中抽取部分数据作为测试寿命预测模型的测试数据。

可理解的是，当前模型训练完成并投入使用时，若该模型的性能较高，可通过对测试数据进行风电场的寿命预测，得到测试数据中所涉及的预期结果，例如，测试数据中所对应的目标数据为历史数据，其对应有实际风电场的寿命情况，因此，可通过该测试的方式，确定当前的模型的性能情况，以此实现对该寿命预测模型的性能评估的效果，并进一步可根据该性能评估的结果，对该寿命预测模型进行优化。

本实施例通过获取目标训练样本和所述目标训练样本对应的目标样本标签；根据所述目标训练样本和所述目标样本标签，确定所述目标训练样本对应的目标权重；根据所述目标训练样本、所述目标样本标签和所述目标权重，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的寿命预测模型，即通过对待训练模型进行相应的迭代训练，以确保该寿命预测模型的预测精准度。

如图4所示，基于第一实施例和第二实施例提出本申请风电场寿命预测方法第三实施例，本实施例中，步骤S20具体包括：

S21，通过预设的寿命预测模型，确定所述环境数据和所述运行数据之间的数据关联关系。

可理解的是，在通过预设的寿命预测模型预测风电场的寿命时，主要通过分析目标数据中各不同维度数据之间的数据关联关系，并根据该数据关联关系，进一步分析在当前目标数据下，风电场的寿命。

其中，根据上述实施例所阐述的内容可知，该寿命预测模型主要为基于AIGC的深度学习神经网络模型，通过该模型可生成相应的预测结果，其预测的主要依据在于训练过程中，该寿命预测模型所预先学习到的不同目标数据下的风电场的寿命情况，以使得该寿命预测模型具备相应的知识储备，并基于上述知识储备的内容，完成寿命预测的动作。

需要说明的是，在预测过程中，相当于根据训练用的数据所给出的目标数据和寿命之间的影响关联情况，预测在不同的目标数据所对应的实际应用场景中的风电场的寿命概率分布，其中，该寿命概率分布是综合不同维度的数据的不同波动范围，所预测得到的寿命范围和寿命概率值。

因此，为了得到预测结果，即需要通过寿命预测模型，识别当前目标数据所对应的场景下风电场的运行特征和环境特征，从而可根据该运行特征和环境特征，分析在当前情况下的寿命概率分布。

其中，通过对目标数据中的运行数据和环境数据进行分析，并确定两者之间数据关联关系，从而可根据该数据关联关系，预测得到当前场景中的寿命概率分布。

S22，根据所述数据关联关系，通过所述预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果。

可理解的是，根据该数据关联关系，即可通过预设的寿命预测模型，对风电场的寿命进行预测，以此得到由寿命概率分布所组成的预测结果。

具体的，需要根据所述数据关联关系，通过所述预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命范围和所述寿命范围的概率值进行预测，得到多组不同寿命概率分布的预测结果。

可理解的是，寿命范围指的是风电场在当前情况下的寿命最大值和寿命最小值所组成的寿命范围，例如，寿命范围为3年至4年。

可理解的是，在该寿命范围中，对应不同寿命年限情况，会存在不同的概率值，例如，该寿命范围的概率值组成正态分布的概率曲线，此时，可预估该风电场的寿命为3.5年时的概率最大。

进一步地，通过此类预测方式，最终可依托该寿命概率分布，生成相应的运行策略，其生成方案主要为分析不同寿命条件下的概率值，当该概率值大于预设概率值，可预测风电场的实际使用寿命可达到该概率值对应的寿命时长，并根据该概率值对应的寿命范围，分析影响风电场的寿命处于该寿命范围之间的运行数据和环境数据的参数，并进一步预测未来的环境数据的变化情况，综合该变化情况和最有可能得寿命范围，以此制定相应的风电场运行的运行数据，可选择生成以风电场寿命最大值为基准的方案，也可选择生成运行状态最均衡的方案，具体根据实际情况而定。

例如，当前预测得到风电场的寿命范围为3-5年，其中，3.2-3.8年的寿命范围所对应的概率值均大于预设概率值(预设概率值为60％为例进行阐述)，此时，确认到当前3.2-3.8年的寿命范围的第一组运行数据和第一组环境数据，并预测未来的风电场所处环境的第二组环境数据(例如，未来几个月台风天的概率较大)，确认第一组环境数据和第二组环境数据之间的差距，以及预测在第一环境数据切换为第二组环境数据时的风电场的运行数据的调整方案，以此确保风电场的寿命能够达到预期的3.2-3.8年的寿命范围。

本实施例通过预设的寿命预测模型，确定所述环境数据和所述运行数据之间的数据关联关系；根据所述数据关联关系，通过所述预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果，从而实现通过多维数据之间的数据关联关系，预测得到风电场的寿命概率分布的效果，同时综合多个维度的数据，有效提高预测得到的结果的精准性。

此外，本申请实施例还提出一种风电场寿命预测装置，参照图5，所述风电场寿命预测装置包括：

获取模块10，用于获取目标数据，其中，所述目标数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据；

预测模块20，用于根据所述目标数据，通过预设的寿命预测模型，对所述风电场的寿命进行预测，得到预测结果，其中，所述预设的寿命预测模型为根据所述目标数据生成所述风电场的寿命概率分布的生成式模型；

生成模块30，用于根据所述预测结果对应的寿命概率分布，生成所述风电场的运行策略。

需要说明的是，上述装置中的各模块可用于实现上述方法中的各个步骤，同时达到相应的技术效果，本实施例在此不再赘述。

参照图6，图6为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的设备的结构示意图。

如图6所示，该设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图6所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及风电场寿命预测程序。

在图6所示的设备中，网络接口1004主要用于与外部网络进行数据通信；用户接口1003主要用于接收用户的输入指令；所述设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的风电场寿命预测程序，并执行以下操作：

获取目标数据，其中，所述目标数据包括风电场所处环境的环境数据和所述风电场的运行数据；

根据所述预测结果对应的寿命概率分布，生成所述风电场的运行策略。