CN118014374A - 一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法及***，涉及风电机组安装技术领域，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法包括以下步骤：得到环境特征数据及性能特征数据；建立风电机组安装的动态规划模型；得到风电机组安装的初步布局数据；判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用；对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测。本发明通过建立动态规划模型并利用分析算法对其进行分析，为风电机组安装布局提供了优化方案，不仅有助于发现最佳的安装布局，并且确保这些布局方案能够有效应对环境变化和性能波动，从而降低由运动幅值引起的潜在风险。
Description
技术领域
本发明涉及风电机组安装技术领域，具体来说，涉及一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法及***。
背景技术
随着能源需求的不断增长和环保意识的不断增强，山地风电场已经成为了当前新能源发电的主要形式之一。作为风力发电场中的一种形式，山地风电场与平原风电场相比，布局更加灵活、地形更加多变，因此其风力发电机组的安装安全也更加复杂和重要。安装安全是风力发电场建设的重要环节，直接影响到整个风电场的运行安全和发电效率。选址一般是由风电场设计团队和施工方共同完成，这也是整个风电场建设的重要环节之一。在进行选址时，需要考虑到周围环境地形、气候情况、风向风速、土地利用等因素，以确保风电场的运行效率和安全性，对于山地风电场来说，由于地形多样化，因此在选择机组的安装位置时，需要充分考虑山体的倾斜度、地质构造、海拔高度等因素，以确保机组的安全性和可靠性，避免地质灾害和山体滑坡等安全隐患。
现有技术中，不便于为风电机组安装布局提供了优化方案，使得不仅不能发现最佳的安装布局，而且不能确保这些布局方案能够有效应对环境变化和性能波动，从而提高了由运动幅值引起的潜在风险，并且不便于对布局数据进行比较和验证，不能确保风电机组安装布局符合预设的安装标准，降低了安装方案的可行性评价，降低了安装方案的安全性和效率，同时，不便于对风电机组进行故障的预测，不便于为风电机组的运行提供了前瞻性的风险管理策略，不便于提前识别由运动幅值引起的故障风险，进而不便于采取预防措施或制定应急响应计划。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法及***，解决了上述背景技术中提出现有的不便于为风电机组安装布局提供了优化方案，使得不仅不能发现最佳的安装布局，而且不能确保这些布局方案能够有效应对环境变化和性能波动，从而提高了由运动幅值引起的潜在风险，并且不便于对布局数据进行比较和验证，不能确保风电机组安装布局符合预设的安装标准，降低了安装方案的可行性评价，降低了安装方案的安全性和效率，同时，不便于对风电机组进行故障的预测，不便于为风电机组的运行提供了前瞻性的风险管理策略，不便于提前识别由运动幅值引起的故障风险，进而不便于采取预防措施或制定应急响应计划的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
根据本发明的一个方面，提供了一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法包括以下步骤：
S1、获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据；
S2、基于得到的环境特征数据及性能参数特征数据，建立风电机组安装的动态规划模型；
S3、利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据；
S4、基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用；
S5、建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测。
进一步的，所述获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据包括以下步骤：
S11、在风电机组预设安装区域部署数据采集节点，利用通信协议获取该区域内的环境数据及风电机组的实时性能数据；
S12、从数据采集节点获取原始环境数据和风电机组性能数据，并使用小波变换技术将数据从时域转换到频域，筛选出包含环境干扰的各频段波场记录；
S13、在各频段波场记录中逐个追踪环境干扰波，并获取计算样点处的干扰波方向；
S14、选取以计算样点为中心的若干道窗进行中值滤波，并恢复计算样点处的环境干扰信号；
S15、逐个对各频段波场记录中的干扰信号进行恢复，并通过小波反变换将干扰波场转换回时域以获得干扰波的整个波场信息；
S16、从原始环境数据和风电机组性能数据中减去干扰波场，得到去噪后的有效信号波场，并基于去噪后的有效信号波场，生成去噪后的环境特征数据及风电机组性能特征数据。
进一步的，所述利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据包括以下步骤：
S31、导入风电机组的原始安装布局数据，并进行初始化处理，运用Dijkstra算法计算风电场内任意两台风电机组间的最短距离；
S32、每个优化代理分别代表一种风电机组安装的布局，前N个数表示风电机组的位置编号，后N个数表示相应风电机组的运行设置等级，并与前N个数位置一一对应；
S33、根据既定优化目标找到全局最优的优化代理，并加入环境影响因子与每组局部最优的优化代理和群体趋势共同影响优化代理更新；
S34、将更新后的优化代理通过Kent映射进行转换，并将映射后的优化代理与更新前的原始优化代理依据优化目标进行比较；
S35、基于优化目标比较，淘汰表现差的风电机组安装的布局；
S36、通过精英保留，根据优化目标将表现差的风电机组安装的布局替换成全局次优优化代理；
S37、重复执行步骤S33至步骤S36，直至满足迭代终止条件，并输出全局最优优化代理作为风电机组安装的初步布局数据。
进一步的，所述根据既定优化目标找到全局最优的优化代理，并加入环境影响因子与每组局部最优的优化代理和群体趋势共同影响优化代理更新包括以下步骤：
S331、定义既定优化目标函数，并作为评价优化代理的适应度；
S332、初始化优化代理集合，随机生成每个优化代理的初始位置；
S333、根据定义的既定优化目标函数，评价每个优化代理的适应度；
S334、在所有优化代理中，找出适应度最高的优化代理作为当前全局最优的优化代理；
S335、对每组最优的优化代理，加入随机的环境影响因子，并计算组内优化代理的平均位置；
S336、将原始优化代理利用更新方式公式计算得到新的优化代理的位置，并更新每个优化代理的位置；
S337、重复步骤S333至步骤S336，直至满足终止条件。
进一步的，所述将更新后的优化代理通过Kent映射进行转换，并将映射后的优化代理与更新前的原始优化代理依据优化目标进行比较包括以下步骤：
S341、对优化代理集合进行训练和迭代，得到更新后的优化代理集合；
S342、对更新后的优化代理集合进行数据归一化处理，使更新后的优化代理集合处于完全混沌状态；
S343、随机生成Kent映射的参数，并预设取值范围；
S344、利用Kent映射公式和生成的参数，对每个更新后的优化代理进行映射，生成新的优化代理个体；
S345、比较每个优化代理与每个优化代理Kent映射结果的适应度，保留适应度最高的优化代理个体作为Kent优化代理；
S346、将Kent优化代理与原始优化代理集合进行适应度比较，选出适应度最高的化代理个体进入下一代的优化代理集合。
进一步的，所述基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用包括以下步骤：
S41、将风电机组安装的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，识别出影响风电机组安装布局的关键因素；
S42、分析影响风电机组安装布局的关键因素，并设置相应的评价级别；
S43、通过优化算法对识别出的影响风电机组安装布局的关键因素进行训练，计算每种风电机组安装布局的风险分数，并判断每种风电机组安装布局是否存在高风险；
S44、将得到的风险分数进行归一化处理，并计算出相应的模糊集合；
S45、通过专业人员对影响风电机组安装布局的关键因素在不同风险等级上的影响进行评价，形成风电机组安装布局的风险评价矩阵；
S46、通过模糊逻辑方法将模糊集合与风险评价矩阵进行计算，得出每种布局的模糊综合风险评价结果向量；
S47、判断每种风电机组安装布局的风险等级是否超过预设的安全阈值，若超过，则标识该风电机组安装布局为高风险；若未超过，则视为符合安装标准的低或中风险风的电机组安装布局，并将符合安装标准的低或中风险风的电机组安装布局在实地进行应用。
进一步的，所述分析影响风电机组安装布局的关键因素，并设置相应的评价级别包括以下步骤：
S421、收集各种影响风电机组安装布局的关键因素数据，将收集到的各种影响风电机组安装布局的关键因素数据进行筛选和分类，去除重复因素，并归纳为可衡量的关键因素集合；
S422、根据实际风电机组安装和运营的经验为每个关键因素设定权重，并为每个关键因素设定评价级别；
S423、根据设定的评价级别来评价每个关键因素在风电机组安装布局中的表现。
进一步的，所述通过模糊逻辑方法将模糊集合与风险评价矩阵进行计算的公式为：
；
其中，表示为模糊运算算子；
表示为第f个评价结果种类的模糊综合评价结果向量；
表示为所有单个关键因素的隶属度组成的一个模糊集合；
表示为待评价风电机组安装布局的关键因素集中关键因素对评语集中评价结果的隶属程度；
e、f表示为非零自然数；
D表示为模糊综合评价结果向量；
k表示为隶属度矩阵的行数；
n表示为隶属度矩阵的列数。
进一步的，所述建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测包括以下步骤：
S51、收集风电机组在不同工作条件下的运行数据及故障历史数据，并基于运行数据及故障历史数据构建风电机组的故障预测模型；
S52、通过将风电机组的实际运行数据与故障历史数据进行比较和拟合，估计故障预测模型中的参数值；
S53、利用已建立并参数化的故障预测模型，计算风电机组在下一段时间内的风电机组运行性能和故障发生的可能性。
根据本发明的另一方面，还提供了一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价***，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价***包括：
数据处理模块，用于获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据；
动态模型建立模块，用于基于得到的环境特征数据及性能参数特征数据，建立风电机组安装的动态规划模型；
数据分析模块，用于利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据；
数据优化模块，用于基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，得到最佳的风电机组安装布局数据，并在实地进行应用；
故障预测模块，用于建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测；
其中，数据处理模块通过动态模型建立模块与数据分析模块连接，数据分析模块通过数据优化模块与故障预测模块连接。
本发明的有益效果为：
1、本发明通过收集和预处理风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，为基于运动幅值的可行性评价提供了实时、准确的数据基础，通过建立动态规划模型并利用分析算法对其进行分析，为风电机组安装布局提供了优化方案。不仅有助于发现最佳的安装布局，而且确保这些布局方案能够有效应对环境变化和性能波动，从而降低由运动幅值引起的潜在风险，并且通过优化算法对布局数据进行比较和验证，确保风电机组安装布局符合预设的安装标准，使得增强了安装方案的可行性评价，同时，建立故障预测模型并进行运行故障的预测，为风电机组的运行提供了前瞻性的风险管理策略，有助于提前识别可能由运动幅值引起的故障风险，进而采取预防措施或制定应急响应计划，确保风电机组的持续运行和稳定性。
2、本发明通过利用Dijkstra算法计算风电机组之间的最短距离，可以为风电场的内部布局优化提供了准确的基础数据，有助于优化风电机组间的距离，减少因风流干扰导致的能量损失，确保风电机组在最优的位置运行，提高整体效率，并且定义优化目标函数并不断更新优化代理，使得可以找到全局最优的布局，同时，通过精英保留和适应度比较，持续优化风电机组的布局，确保了随时间推移和环境变化，风电场布局始终保持最优状态。
3、本发明通过比较初步布局数据与标准布局数据，识别影响风电机组安装的关键因素，有助于准确找出可能影响风电机组性能的变量，确保每一项因素都能被合理考虑在最终布局决策中，通过对关键因素进行分类、权重赋值和风险评级，结合风电机组特定的运行条件和环境数据，使得风险评估更加***化和定量化，为风电机组安装提供更科学、准确的决策支持，利用模糊逻辑方法计算得出的风险评价结果，从而能够为风电机组安装布局提供全面的安全评价。
4、本发明通过收集运行数据及故障历史数据来构建风电机组的故障预测模型，使得可能在早期阶段就识别出潜在故障，从而有机会在故障发生前进行干预和维修，减少了风电机组的停机时间，提高了运行效率和安全性，通过故障预测模型对未来故障的预测，有助于实现风电场整体的高可靠性运行，从而能够更好地理解每台风电机组的运行状况和潜在风险，进而在整个风电场的规划和日常运维中作出更加明智的决策。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是根据本发明实施例的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法的流程图。
图2是根据本发明实施例的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价***的原理框图。
图中：
1、数据处理模块；2、动态模型建立模块；3、数据分析模块；4、数据优化模块；5、故障预测模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
根据本发明的实施例，提供了一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法及***。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明实施例的基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法包括以下步骤：
S1、获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据；
具体的，环境数据包括：
风速和风向：风速大小和风向变化是影响风电机组发电效率最直接的因素。
气温和湿度：环境温度和空气湿度影响风电机组的材料性能和机械效率。降水和雪负荷：雨、雪等降水情况会影响风电机组的结构安全和运行效率。
地形地貌：地形对风场分布有重要影响，山地、平原、沿海等不同地形会造成风速分布差异。
雷电频率：雷电活动频繁区域需要特别考虑风电机组的防雷措施。
具体的，风电机组的性能数据包括：
发电量：在不同风速、温度等环境条件下的实际发电量数据。
转速和扭矩：风轮的转速以及发电机的扭矩，反映了风电机组的动力性能。
机组状态信息：包括机组的运行状态、故障状态、维护信息等。
功率曲线：风速与发电功率之间的关系曲线，是评估风电机组性能的重要数据。
温度监测数据：包括齿轮箱温度、发电机温度、叶轮温度等，这些数据反映了风电机组的热状态和散热效率。
S2、基于得到的环境特征数据及性能参数特征数据，建立风电机组安装的动态规划模型；
具体的，动态规划模型是指一个用于确定最优风电机组布局和配置的数学模型，该模型能够考虑时间序列上的变化和不确定性。动态规划是一种处理多阶段决策过程的方法，特别适合于解决序列决策问题，其中每个决策的结果都会影响到下一步的状态和选择。
具体的，建立动态规划模型包括：
定义状态和决策变量：
状态变量通常表示风电机组的当前配置、环境条件（如风速、地形）及其对应的性能指标（如发电量、机组效率）。
决策变量是指那些可以控制的因素，比如风电机组的位置、数量、型号等。
建立目标函数：
目标函数是动态规划模型的核心，定义了优化的目标，如最大化总发电量、最小化成本或风险等。这需要基于环境特征数据和性能参数特征数据来构建。
制定转移方程：
转移方程描述了从当前状态到下一个状态的变化规则，这包括如何根据当前的决策和环境条件计算下一状态的性能指标。例如，改变风电机组的布局会如何影响整个风电场的发电效率和成本。
处理约束条件：
在风电场布局的问题中，会有多种约束，包括地形约束、风电机组间的最小距离约束、预算限制等。这些约束条件需要在模型中得到合适的表示和处理。
解决模型：
使用适当的算法来解决动态规划模型，如贝尔曼方程、线性规划算法等。解决过程中，将逐步评估不同的决策路径，直到找到最优或接近最优的解决方案。
S3、利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据；
具体的，风电机组安装的初步布局数据包括：
位置坐标：每台风电机组在风电场内的具***置，通常以地理坐标（经度和纬度）或相对于参考点的距离和方向表示。
风电机组型号和规格：初步布局数据中会指定计划安装的风电机组的具体型号和规格，包括叶轮直径、塔筒高度、额定功率等信息。
安装间距：风电机组之间的横向和纵向间距，这是为了减少风机之间的风影效应，确保每台风电机组能够有效利用风资源。
方向和朝向：风电机组的朝向（即叶轮面对的方向）也是初步布局中的重要数据，合理的朝向有助于提高风电机组捕获风能的效率。
地形适应性分析：初步布局数据还可能包括对每个安装位置地形适应性的分析结果，比如是否需要进行地形改造、安装位置是否在易发生地质灾害的区域等信息。
接入电网的预设路径：考虑到风电场的电能需要输送到电网，初步布局数据还会考虑每台风电机组到最近输电线路的接入路径。
环境影响评估：对于可能影响当地生态、野生动物栖息地或是人类居住区的初步布局，需要进行环境影响评估，这也是布局决策的重要依据之一。
经济性分析：包括初步估算的建设成本、预期运营成本以及预计的经济回报等，这些数据有助于评估项目的经济可行性。
S4、基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用；
具体的，已知的风电机组安装布局数据包括：
历史安装案例的布局数据：包括成功案例和失败案例的详细布局信息，如风电机组的具***置、型号、间距、朝向等。
设计和安装标准：包括行业标准、地区规定或国际准则中关于风电机组安装的布局要求，如最小间距标准、对地形的要求、对风向和风速的适应性要求等。
环境和地理数据：包括历史安装地点的地形地貌、风速分布、气象条件等数据，用于与初步布局数据进行环境适应性对比。
风电机组性能数据：已知布局中使用的风电机组的性能数据，包括功率曲线、最优工作范围等，用于评估初步布局中选用的风电机组是否合适。
电网接入数据：已知布局中的风电机组与电网接入的方案，包括输电线路布局、变电站位置等，用于评估初步布局的电网接入方案是否可行。
经济性和成本数据：包括已知布局的建设成本、运维成本和经济回报等数据，用于与初步布局的经济性进行对比分析。
环境影响评估报告：已知布局对环境影响的评估结果，用于评估初步布局的环境影响是否在可接受范围内。
S5、建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测。
优选地，所述获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据包括以下步骤：
S11、在风电机组预设安装区域部署数据采集节点，利用通信协议获取该区域内的环境数据及风电机组的实时性能数据；
具体的，在风电机组预设安装区域部署多个数据采集节点，用于实时收集该区域的环境数据和风电机组的性能数据。这些节点可以利用各种通信协议（如LoRaWAN、NB-IoT、Wi-Fi等）与中心数据管理***进行通信，实时传输收集到的数据。
S12、从数据采集节点获取原始环境数据和风电机组性能数据，并使用小波变换技术将数据从时域转换到频域，筛选出包含环境干扰的各频段波场记录；
具体的，从数据采集节点获取的原始环境和性能数据通常包含各种环境干扰。使用小波变换技术，可以将这些数据从时域转换到频域，有助于更清晰地识别和分离出不同频段的环境干扰信号。
S13、在各频段波场记录中逐个追踪环境干扰波，并获取计算样点处的干扰波方向；
具体的，在频域中，逐个追踪包含环境干扰的波段，并计算这些干扰波在样点处的方向。关键在于准确识别出环境干扰波并获取其方向信息，为下一步的干扰消除奠定基础。
S14、选取以计算样点为中心的若干道窗进行中值滤波，并恢复计算样点处的环境干扰信号；
具体的，选取以计算样点为中心的若干道窗进行中值滤波处理。中值滤波是一种有效的非线性滤波技术，能够有效去除波场记录中的噪声干扰，同时保留信号的边缘信息。
S15、逐个对各频段波场记录中的干扰信号进行恢复，并通过小波反变换将干扰波场转换回时域以获得干扰波的整个波场信息；
具体的，对每个频段波场记录中的干扰信号进行恢复，然后通过小波反变换将这些干扰波场转换回时域，使干扰波场的时域波形得以重构。
S16、从原始环境数据和风电机组性能数据中减去干扰波场，得到去噪后的有效信号波场，并基于去噪后的有效信号波场，生成去噪后的环境特征数据及风电机组性能特征数据。
优选地，所述利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据包括以下步骤：
S31、导入风电机组的原始安装布局数据，并进行初始化处理，运用Dijkstra算法计算风电场内任意两台风电机组间的最短距离；
具体的，Dijkstra算法是一种用于寻找图中两点间最短路径的算法，算法可以处理有向图和无向图，同时支持带权重的边，边的权重代表距离或成本等。算法的核心思想是从起点开始，逐步扩展至图中所有可达的顶点，以找到最短路径。
具体来说，Dijkstra算法维护了两个主要的集合，已确定最短路径的顶点集合和未确定最短路径的顶点集合。每一步选择一个与起点距离最小的未确定顶点，将其加入到已确定集合中，并更新其它所有未确定顶点到起点的距离。这个过程一直进行，直到所有顶点的最短路径都被确定，或者找到了目标顶点的最短路径。在本发明中，Dijkstra算法可以用来计算风电场内任意两台风电机组间的最短距离。这里的“距离”可以是实际的地理距离，也可以是考虑了地形、建设成本或其他因素的加权距离。
S32、每个优化代理（即每个郊狼）分别代表一种风电机组安装的布局，前N个数表示风电机组的位置编号，后N个数表示相应风电机组的运行设置等级，并与前N个数位置一一对应；
具体的，风电机组的位置编号指的是风电场内预定或可能的风电机组安装点的一个唯一标识。在风电场规划过程中，会事先确定多个潜在的安装点，每个点根据其地理位置、地形特征等因素被赋予一个编号。这些编号在优化过程中用于指代风电机组可能的具体安装位置。例如，编号1可能指风电场中的第一个潜在安装点，编号2指第二个，以此类推。
具体的，运行设置等级指的是风电机组位置相对应的运行参数或配置的设定级别，运行设置等级可以包括多种不同的参数，如风电机组的倾斜角度、叶片旋转速度、功率输出设置等，这些都是影响风电机组性能和效率的关键因素。每个设置等级代表了一组特定的运行参数，旨在优化风电机组在给定环境条件下的性能。
S33、根据既定优化目标找到全局最优的优化代理（郊狼），并加入环境影响因子与每组局部最优的优化代理和群体趋势共同影响优化代理更新；
S34、将更新后的优化代理通过Kent映射进行转换，并将映射后的优化代理与更新前的原始优化代理依据优化目标进行比较；
S35、基于优化目标比较，淘汰表现差的风电机组安装的布局；
S36、通过精英保留，根据优化目标将表现差的风电机组安装的布局替换成全局次优优化代理；
具体的，精英保留即为精英保留策略，精英保留策略本身是将最优解替换最差解，避免算法在寻优过程中将优秀解淘汰，达到保留优秀解基因的目的，故将精英选择策略调整为将整个种群成长前的次优狼命名为Beta狼，用Beta狼替换成长后的狼群中的社会适应能力最差的狼，在保留种群内优秀解基因的同时提升了搜索效率。
S37、重复执行步骤S33至步骤S36，直至满足迭代终止条件，并输出全局最优优化代理作为风电机组安装的初步布局数据。
具体的，分析算法为改进的郊狼优化算法，在郊狼优化算法寻优进程中引入变形的精英保留策略，并在郊狼成长过程中加入环境影响因子，再将成长后的郊狼代入Kent映射遍历搜索空间，强化算法的开采能力和搜索性能。传统的郊狼优化算法寻优时郊狼的成长是获得新解的主要途径。郊狼优化算法将整个郊狼种群分组进行成长，在成长过程中通过组alpha狼和组文化趋势cult引导组内郊狼的成长，极大地限制了COA郊狼的种群多样性与种群内的信息交流，郊狼在成长过程中的全局遍历性较低，同时由于COA郊狼的出生率低，种群多样性较低，算法的勘探能力较差，易陷入局部最优。
优选地，所述根据既定优化目标找到全局最优的优化代理，并加入环境影响因子与每组局部最优的优化代理和群体趋势共同影响优化代理更新包括以下步骤：
S331、定义既定优化目标函数，并作为评价优化代理的适应度；
具体的，既定优化目标函数是一个预先定义好的数学函数，用来评价和比较不同解决方案（即优化代理）的性能或适应度。
具体的，优化目标包括：
最大化总发电量：考虑风速、地形等因素，寻找最优布局以最大化风电场的总发电量。
最小化总成本：包括风电机组的安装成本、维护成本以及可能的运营成本，寻求一种布局方案以最小化整体成本。
最小化环境影响：在保证经济效益的前提下，减少风电场对当地生态和环境的影响。
优化风电机组间的距离：确保风电机组之间的适宜距离，以减少风影效应，提高风电场的整体效率。
S332、初始化优化代理集合（即郊狼种群），随机生成每个优化代理的初始位置（即为改进的郊狼优化算法中郊狼的位置）；
S333、根据定义的既定优化目标函数，评价每个优化代理的适应度；
S334、在所有优化代理中，找出适应度最高的优化代理作为当前全局最优的优化代理；
S335、对每组最优的优化代理，加入随机的环境影响因子，并计算组内优化代理的平均位置；
具体的，环境影响因子是一个用于模拟自然环境中随机性对郊狼种群发展的影响的参数。在自然界中，生物的成长与种群的发展不仅由生物自身的特性决定，还受到环境因素的影响，如食物供应、气候变化、捕食者压力等。算法中引入环境影响因子是为了模仿这种自然现象，增加算法的实际适用性和效果。
S336、将原始优化代理利用更新方式公式计算得到新的优化代理的位置，并更新每个优化代理的位置；
具体的，更新公式方式为改进的郊狼优化算法中构建的郊狼新型成长方式。
S337、重复步骤S333至步骤S336，直至满足终止条件。
优选地，所述将更新后的优化代理通过Kent映射进行转换，并将映射后的优化代理与更新前的原始优化代理依据优化目标进行比较包括以下步骤：
S341、对优化代理集合进行训练和迭代，得到更新后的优化代理集合；
S342、对更新后的优化代理集合进行数据归一化处理，使更新后的优化代理集合处于完全混沌状态；
具体的，归一化处理是将数据的量纲统一，使不同数据之间具有可比性，对预测结果进行归一化处理，有助于消除数据量纲的影响，便于后续的加权处理和求和计算。
S343、随机生成Kent映射的参数，并预设取值范围；
具体的，Kent映射是一种混沌映射，当取值为0.5时，为对称混沌映射。
S344、利用Kent映射公式和生成的参数，对每个更新后的优化代理进行映射，生成新的优化代理个体；
S345、比较每个优化代理与每个优化代理Kent映射结果的适应度，保留适应度最高的优化代理个体作为Kent优化代理；
S346、将Kent优化代理与原始优化代理集合进行适应度比较，选出适应度最高的化代理个体进入下一代的优化代理集合。
优选地，所述基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用包括以下步骤：
S41、将风电机组安装的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，识别出影响风电机组安装布局的关键因素；
S42、分析影响风电机组安装布局的关键因素，并设置相应的评价级别；
S43、通过优化算法对识别出的影响风电机组安装布局的关键因素进行训练，计算每种风电机组安装布局的风险分数，并判断每种风电机组安装布局是否存在高风险；
具体的，通过优化算法对识别出的影响风电机组安装布局的关键因素进行训练，计算每种风电机组安装布局的风险分数，并判断每种风电机组安装布局是否存在高风险包括以下步骤：
S431、将收集到的风电机组安装布局的风险划分为训练集和测试集；
S432、利用训练集，通过随机选择与风电机组安装布局风险相关的特征及特征值范围内的分割点来训练孤立森林模型；
S433、构建多棵孤立树，组成专门针对风电机组安装布局风险分析的孤立森林模型；
S434、使用构建的孤立森林模型，计算测试集中每种风电机组安装布局数据点从根节点到叶子节点的平均路径长度；
S435、基于平均路径长度，为每个患者计算一个风险得分；
S436、根据预先设定的阈值，使用风险得分来判断每种风电机组安装布局是否属于高风险。
具体的，在训练过程中，根据所选特征值将数据点划分为两个子集（一个包含小于等于特征值的数据点，另一个包含大于特征值的数据点），并进行一次***操作；递归地对每个子集重复这个过程，直到满足停止条件（如子集大小达到预定阈值、树的深度达到最大值）。
S44、将得到的风险分数进行归一化处理，并计算出相应的模糊集合；
S45、通过专业人员对影响风电机组安装布局的关键因素在不同风险等级上的影响进行评价，形成风电机组安装布局的风险评价矩阵；
S46、通过模糊逻辑方法（即模糊运算算子）将模糊集合与风险评价矩阵（即模糊关系矩阵）进行计算，得出每种布局的模糊综合风险评价结果向量；
S47、判断每种风电机组安装布局的风险等级是否超过预设的安全阈值，若超过，则标识该风电机组安装布局为高风险；若未超过，则视为符合安装标准的低或中风险风的电机组安装布局，并将符合安装标准的低或中风险风的电机组安装布局在实地进行应用。
具体的，优化算法为模糊孤立森林算法，是一种基于孤立森林（IsolationForest）的模糊改进算法。孤立森林是一种非常有效的异常检测方法，其核心思想是利用二叉树结构隔离数据点，正常数据和异常数据在树中的位置会有显著差异，异常数据通常会更早被隔离出来。而在本发明中，是为了对得到的风电机组安装布局的风险分数进行归一化处理，并构建模糊集合来处理风电机组安装布局风险等级中的不确定性和模糊性。在风电机组安装布局风险等级分析中，模糊集合可以用于更精确地描述影响风电机组安装布局风险等级的关键因素。
优选地，所述分析影响风电机组安装布局的关键因素，并设置相应的评价级别包括以下步骤：
S421、收集各种影响风电机组安装布局的关键因素数据，将收集到的各种影响风电机组安装布局的关键因素数据进行筛选和分类，去除重复因素，并归纳为可衡量的关键因素集合；
S422、根据实际风电机组安装和运营的经验为每个关键因素设定权重，并为每个关键因素设定评价级别；
S423、根据设定的评价级别来评价每个关键因素在风电机组安装布局中的表现。
优选地，所述通过模糊逻辑方法将模糊集合与风险评价矩阵进行计算的公式为：
；
其中，表示为模糊运算算子；
表示为第f个评价结果种类的模糊综合评价结果向量；
表示为所有单个关键因素的隶属度组成的一个模糊集合；
表示为待评价风电机组安装布局的关键因素集中关键因素对评语集中评价结果的隶属程度；
e、f表示为非零自然数；
D表示为模糊综合评价结果向量；
k表示为隶属度矩阵的行数；
n表示为隶属度矩阵的列数。
优选地，所述建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测包括以下步骤：
S51、收集风电机组在不同工作条件下的运行数据及故障历史数据，并基于运行数据及故障历史数据构建风电机组的故障预测模型；
具体的，运行数据包括：
风速和风向：风速和风向直接影响风电机组的发电量和运行状态。
发电量：实际发电量与预期发电量的比较可以帮助评估风电机组的运行效率。
转速和功率输出：风电机组的旋转速度和功率输出是其性能的关键指标。
温度数据：包括齿轮箱、发电机、变桨***等关键部件的温度。
振动数据：风电机组各部件的振动级别，可以用于检测异常情况。
电气参数：如电流、电压、频率等，反映电机组的电气性能。
操作状态：包括启动、停机、故障模式等状态信息。
故障历史数据包括：
故障类型和描述：具体故障的分类和详细描述。
故障时间和持续时间：故障发生的具体时间及其持续的时间长度。
故障处理措施：对故障采取的具体措施和解决方案。
维修记录：包括维修日期、维修人员、维修费用和维修后的性能评估。
部件更换记录：记录替换的部件类型、替换原因和替换时间。
故障前后的运行数据对比：故障发生前后的数据对比，以识别故障的潜在迹象。
S52、通过将风电机组的实际运行数据与故障历史数据进行比较和拟合，估计故障预测模型中的参数值；
具体的，参数值是模型用来预测故障的关键数学变量，包括：
故障概率：反映特定条件下故障发生的概率。
影响因子权重：不同运行条件和环境因素（如风速、温度、振动等）对故障发生概率的影响程度。
时间阈值：特定部件或***可能在达到一定运行时长后更容易发生故障的时间点。
敏感度参数：描述风电机组对某些变量（如温度变化、负荷波动等）敏感度的参数。
健康指数衰减率：反映风电机组健康状况随时间衰减的速率，可能与维护、使用频率、环境条件等有关。
S53、利用已建立并参数化的故障预测模型，计算风电机组在下一段时间内的风电机组运行性能和故障发生的可能性。
根据本发明的另一个实施例，如图2所示，还提供了一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价***，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价***包括：
数据处理模块1，用于获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据；
动态模型建立模块2，用于基于得到的环境特征数据及性能参数特征数据，建立风电机组安装的动态规划模型；
数据分析模块3，用于利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据；
数据优化模块4，用于基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，得到最佳的风电机组安装布局数据，并在实地进行应用；
故障预测模块5，用于建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测；
其中，数据处理模块1通过动态模型建立模块2与数据分析模块3连接，数据分析模块3通过数据优化模块4与故障预测模块5连接。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法包括以下步骤：
S1、获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据；
S2、基于得到的环境特征数据及性能参数特征数据，建立风电机组安装的动态规划模型；
S3、利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据；
S4、基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用；
S5、建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，所述获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据包括以下步骤：
S11、在风电机组预设安装区域部署数据采集节点，利用通信协议获取该区域内的环境数据及风电机组的实时性能数据；
S12、从数据采集节点获取原始环境数据和风电机组性能数据，并使用小波变换技术将数据从时域转换到频域，筛选出包含环境干扰的各频段波场记录；
S13、在各频段波场记录中逐个追踪环境干扰波，并获取计算样点处的干扰波方向；
S14、选取以计算样点为中心的若干道窗进行中值滤波，并恢复计算样点处的环境干扰信号；
S15、逐个对各频段波场记录中的干扰信号进行恢复，并通过小波反变换将干扰波场转换回时域以获得干扰波的整个波场信息；
S16、从原始环境数据和风电机组性能数据中减去干扰波场，得到去噪后的有效信号波场，并基于去噪后的有效信号波场，生成去噪后的环境特征数据及风电机组性能特征数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，所述利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据包括以下步骤：
S31、导入风电机组的原始安装布局数据，并进行初始化处理，运用Dijkstra算法计算风电场内任意两台风电机组间的最短距离；
S32、每个优化代理分别代表一种风电机组安装的布局，前N个数表示风电机组的位置编号，后N个数表示相应风电机组的运行设置等级，并与前N个数位置一一对应；
S33、根据既定优化目标找到全局最优的优化代理，并加入环境影响因子与每组局部最优的优化代理和群体趋势共同影响优化代理更新；
S34、将更新后的优化代理通过Kent映射进行转换，并将映射后的优化代理与更新前的原始优化代理依据优化目标进行比较；
S35、基于优化目标比较，淘汰表现差的风电机组安装的布局；
S36、通过精英保留，根据优化目标将表现差的风电机组安装的布局替换成全局次优优化代理；
S37、重复执行步骤S33至步骤S36，直至满足迭代终止条件，并输出全局最优优化代理作为风电机组安装的初步布局数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，所述根据既定优化目标找到全局最优的优化代理，并加入环境影响因子与每组局部最优的优化代理和群体趋势共同影响优化代理更新包括以下步骤：
S331、定义既定优化目标函数，并作为评价优化代理的适应度；
S332、初始化优化代理集合，随机生成每个优化代理的初始位置；
S333、根据定义的既定优化目标函数，评价每个优化代理的适应度；
S334、在所有优化代理中，找出适应度最高的优化代理作为当前全局最优的优化代理；
S335、对每组最优的优化代理，加入随机的环境影响因子，并计算组内优化代理的平均位置；
S336、将原始优化代理利用更新方式公式计算得到新的优化代理的位置，并更新每个优化代理的位置；
S337、重复步骤S333至步骤S336，直至满足终止条件。
5.根据权利要求4所述的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，所述将更新后的优化代理通过Kent映射进行转换，并将映射后的优化代理与更新前的原始优化代理依据优化目标进行比较包括以下步骤：
S341、对优化代理集合进行训练和迭代，得到更新后的优化代理集合；
S342、对更新后的优化代理集合进行数据归一化处理，使更新后的优化代理集合处于完全混沌状态；
S343、随机生成Kent映射的参数，并预设取值范围；
S344、利用Kent映射公式和生成的参数，对每个更新后的优化代理进行映射，生成新的优化代理个体；
S345、比较每个优化代理与每个优化代理Kent映射结果的适应度，保留适应度最高的优化代理个体作为Kent优化代理；
S346、将Kent优化代理与原始优化代理集合进行适应度比较，选出适应度最高的化代理个体进入下一代的优化代理集合。
6.根据权利要求1所述的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，所述基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，判断风电机组安装布局是否符合预设的安装标准，并在实地进行应用包括以下步骤：
S41、将风电机组安装的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，识别出影响风电机组安装布局的关键因素；
S42、分析影响风电机组安装布局的关键因素，并设置相应的评价级别；
S43、通过优化算法对识别出的影响风电机组安装布局的关键因素进行训练，计算每种风电机组安装布局的风险分数，并判断每种风电机组安装布局是否存在高风险；
S44、将得到的风险分数进行归一化处理，并计算出相应的模糊集合；
S45、通过专业人员对影响风电机组安装布局的关键因素在不同风险等级上的影响进行评价，形成风电机组安装布局的风险评价矩阵；
S46、通过模糊逻辑方法将模糊集合与风险评价矩阵进行计算，得出每种布局的模糊综合风险评价结果向量；
S47、判断每种风电机组安装布局的风险等级是否超过预设的安全阈值，若超过，则标识该风电机组安装布局为高风险；若未超过，则视为符合安装标准的低或中风险风的电机组安装布局，并将符合安装标准的低或中风险风的电机组安装布局在实地进行应用。
7.根据权利要求6所述的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，所述分析影响风电机组安装布局的关键因素，并设置相应的评价级别包括以下步骤：
S421、收集各种影响风电机组安装布局的关键因素数据，将收集到的各种影响风电机组安装布局的关键因素数据进行筛选和分类，去除重复因素，并归纳为可衡量的关键因素集合；
S422、根据实际风电机组安装和运营的经验为每个关键因素设定权重，并为每个关键因素设定评价级别；
S423、根据设定的评价级别来评价每个关键因素在风电机组安装布局中的表现。
8.根据权利要求7所述的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，所述通过模糊逻辑方法将模糊集合与风险评价矩阵进行计算的公式为：
；
其中，表示为模糊运算算子；
表示为第f个评价结果种类的模糊综合评价结果向量；
表示为所有单个关键因素的隶属度组成的一个模糊集合；
表示为待评价风电机组安装布局的关键因素集中关键因素对评语集中评价结果的隶属程度；
e、f表示为非零自然数；
D表示为模糊综合评价结果向量；
k表示为隶属度矩阵的行数；
n表示为隶属度矩阵的列数。
9.根据权利要求1所述的一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，所述建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测包括以下步骤：
S51、收集风电机组在不同工作条件下的运行数据及故障历史数据，并基于运行数据及故障历史数据构建风电机组的故障预测模型；
S52、通过将风电机组的实际运行数据与故障历史数据进行比较和拟合，估计故障预测模型中的参数值；
S53、利用已建立并参数化的故障预测模型，计算风电机组在下一段时间内的风电机组运行性能和故障发生的可能性。
10.一种基于运动幅值的风电机组安装可行性评价***，用于实现权利要求1-9中任一项所述的基于运动幅值的风电机组安装可行性评价方法，其特征在于，该基于运动幅值的风电机组安装可行性评价***包括：
数据处理模块，用于获取风电机组安装区域内的环境数据及风电机组的性能数据，并对环境数据及风电机组的性能数据进行预处理，得到环境特征数据及性能特征数据；
动态模型建立模块，用于基于得到的环境特征数据及性能参数特征数据，建立风电机组安装的动态规划模型；
数据分析模块，用于利用分析算法对动态规划模型进行分析，得到风电机组安装的初步布局数据；
数据优化模块，用于基于优化算法，对得到的初步布局数据与已知的风电机组安装布局数据进行比较，得到最佳的风电机组安装布局数据，并在实地进行应用；
故障预测模块，用于建立故障预测模型，并对下一时刻的风电机组运行故障发生进行预测；
其中，数据处理模块通过动态模型建立模块与数据分析模块连接，数据分析模块通过数据优化模块与故障预测模块连接。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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