基于风力发电机组系统功能的数据处理方法和装置与流程

本发明涉及风力发电机技术领域，尤其涉及一种基于风力发电机组系统功能的数据处理方法和装置。

背景技术：

随着新能源技术的发展，风能已经成为新能源的重要技术，风力发电机组系统是采集风能，将风能转换为电能的重要工具。在风力发电机组的运行过程中，需要对风力发电机组系统的功能进行分析和确认。

现有技术中，在对风力发电机组系统的功能进行分析的时候，一般是根据风力发电机组系统中的各硬件的硬件指标，对风力发电机组系统的功能进行分析。

现有技术中，根据风力发电机组系统中的各硬件的硬件指标，对风力发电机组系统的功能进行分析的方式并不准确，无法在功能的角度去分析风力发电机组系统的可靠性，并且缺少故障和实际设备间的逻辑关系。例如，如果机组上报变流器紧急停机故障，此时的故障属于功能故障，则可能是由于变流器系统整体故障导致的，或者由于变流器中两台变流模块中的一台故障导致的。然而，上述故障并不能对应到机组实际产品模块。因为，绝缘栅双极型晶体管(insulatedgatebipolartransistor，简称igbt)功率模块失效、熔断器失效、机侧单元控制器失效等等实际设备组件的失效都有可能导致机组上报变流器紧急停机故障。因此，在发生故障的时候，现有的机组监控系统会查询到由功能故障和设备实际组件失效混合在一起的一批失效提示，包括变流器紧急停机故障、变流模块故障、变流器有功功率比较故障、功率模块失效等等。需要维护人员人工分析这些故障中有哪些是对应到实际设备组件，才能确定故障点，以便更变或者维修组件。

技术实现要素：

本发明提供一种基于风力发电机组系统功能的数据处理方法和装置，用以解决现有技术中对风力发电机组系统的功能进行分析的方式并不准确，无法在功能的角度去分析风力发电机组系统的可靠性，并且缺少机组功能故障和实际设备组件故障之间的逻辑关系的问题。

本发明的一方面是提供一种基于风力发电机组系统功能的数据处理方法，包括：

基于所述风力发电机组系统构建功能树模型，其中，所述功能树模型包括至少一个节点，每一个节点包括按照功能划分出的风力发电系统的组件的组件标识和组件信息；

获取所述风力发电机组系统的各组件的功能故障数据；

根据各组件的组件标识，建立各组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。

本发明的另一方面是提供一种基于风力发电机组系统功能的数据处理装置，包括：

构建模块，用于基于所述风力发电机组系统构建功能树模型，其中，所述功能树模型包括至少一个节点，每一个节点包括按照功能划分出的风力发电系统的组件的组件标识和组件信息；

获取模块，用于获取所述风力发电机组系统的各组件的功能故障数据；

对应模块，用于根据各组件的组件标识，建立各组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。

本发明的技术效果是通过基于风力发电机组系统构建功能树模型，该功能树模型从高层级到低层级节点分别对应整机功能、整机子功能、功能组以及产品组件，并且建立机组中实际设备组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。进而在故障监控系统在接收到机组上报的故障数据之后，能够按照功能树模型自动定位到机组发生故障的实际设备组件，从而进行故障分层，打通层级间关联，并且得到故障和实际设备间的逻辑关系及定量关系。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法的流程图；

图3为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法中的部分功能树的结构图；

图4为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法中的风力发电机组系统的功能框图；

图5a和图5b为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法中的风力发电机组系统的可靠性分析的结果图一；

图6为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法中的风力发电机组系统的可靠性分析的结果图二；

图7为本发明实施例三提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理装置的结构示意图；

图8为本发明实施例四提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理装置的结构示意图；

图9为根据本发明实施例的方法构建的功能树模型的部分示例，以及基于该功能树模型进行故障定位的示例。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例一提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法的流程图，如图1所示，本实施例提供的方法，包括：

步骤101、基于风力发电机组系统构建功能树模型，其中功能树模型包括至少一个节点，每一个节点包括按照功能划分出的风力发电系统的组件的组件标识和组件信息。

在本实施中，具体的，首先需要基于风力发电机组系统，去构建出一个功能树模型。具体来说，将风力发电机系统划分为一个功能树模型，在功能树模型中具有多个节点，每一个节点是按照风力发电系统的组件的功能，而划分出的风力发电系统的组件，在每一个节点中具有组件的组件标识和组件信息。进而功能树模型中的每一个节点，为按照功能划分出的风力发电系统的组件。

步骤102、获取风力发电机组系统的各组件的功能故障数据。

在本实施中，具体的，可以从原有的全生命周期资产管理项目(servicemanager，简称sm)、数据采集与监视控制系统(supervisorycontrolanddataacquisition，简称scada)、orecle-ebs等数据库中，搜索并查询导出风力发电机系统的各组件的功能故障数据。

步骤103、根据各组件的组件标识，建立各组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。

在本实施中，具体的，根据各组件的组件标识，依据风力发电机系统的各组件的功能故障数据，将各组件的功能故障数据关联到功能树中与各组件对应的节点中。从而在功能树中各个节点分别对应各组件以及各组件的功能故障数据，从而可以使得机组上报的一系列故障信息对应到功能树模型中的实际产品组件上。

本实施例基于风力发电机系统构建功能树模型，在功能树模型中的每一个节点为按照功能划分出的风力发电系统的组件，该功能树模型从高层级到低层级节点分别对应整机功能、整机子功能、功能组以及产品组件，并且建立机组中实际设备组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。进而可以依据功能去分析风力发电机组系统的可靠性，以及风力发电机组系统的功能问题，在故障监控系统在接收到机组上报的故障数据之后，能够按照功能树模型自动定位到机组发生故障的实际设备组件，从而进行故障分层，打通层级间关联，并且得到故障和实际设备间的逻辑关系及定量关系。

图2为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法的流程图，在实施例一的基础上，如图2所示，本实施例提供的方法，步骤101，具体包括：

依据风力发电系统的各组件的功能，确定各组件的层次；

依据各组件的功能，建立包括至少一个节点的功能树模型，其中，功能树模型中从高层级到低层级节点分别对应整机功能、整机子功能、功能组以及产品组件。

在本实施中，具体的，可以依据风力发电系统的各组件的功能，确定出各组件的功能；每一个层次为功能树上位于同一级别的节点；然后就可以依据各组件的功能，建立一个包括至少一个节点的功能树模型，进而将风力发电机组系统划分为功能树模型，在功能树模型中的从高层级到低层级节点分别对应整机功能、整机子功能、功能组以及产品组件。

基于需求先于功能、功能先于具体结构的理念，功能树模型中从高层级到低层级节点(从父级到子级)分别对应“整机功能-整机子功能-功能组-产品组件”，其中，子级服务于父级，父级功能需要许多子级功能共同完成，子级功能需要许多功能团共同完成；“功能组-产品组件”作为功能和产品实物的交界，表示为满足具体功能而选择的一个或多个设备。并且，功能组不一定是一项功能，单个设备可能完成多项功能要求的功能团；由于整机功能确认，其系统功能和子系统功能也固定不变。这样，在功能部分，得到具有可靠性逻辑关系的功能树模型。并且，在可靠性建模过程中，可能缺少某项功能，表示为“空缺”即可；之后，在对功能树模型进行修改的时候，只需要功能树模型上增加、减少或改变“产品设备”名称，可能是不同机型、更换供应商或者其他原因改变设计的情况。

举例来说，图3为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法中的部分功能树模型的结构图，如图3所示，针对风机系统构建的功能树模型，该功能树模型具有第一层级节点f0，对应整机功能；该功能树模型具有第二层级节点，包括图3中的“二级系统”和f1，对应整机子功能；该功能树模型具有第三层级节点f2，对应功能组；该功能树模型具有第四层级节点p1和p2，对应产品组件。其中，第一层为最高层级，第四层为最低层级。

具体而言，第一层级的节点为风机系统，对应整机功能；第二层级的节点对应叶轮系统总成、叶片转动系统、轮毂组件和叶轮轴承系统等；第三层级的节点对应变桨控制器、变桨控制柜、轮毂、导流罩总成、转动轴、定子主轴等功能组；第四层级的节点包括导流罩前后支架、油脂罐等具体的产品组件。

步骤102，具体包括：

从预设数据库中，查询并导出风力发电机组系统的各组件的功能故障数据；

将各组件的功能故障数据进行数据预处理，其中，数据预处理包括以下的至少一种：数据清理、数据集成、数据归约、数据更新。

在本实施中，具体的，从预设的数据库中，搜索并查询导出风力发电机系统的各组件的功能故障数据之后，随后将各功能故障数据进行数据预处理，预处理包括了数据清理、数据集成、数据归约和数据更新等过程，从而对各组件的功能故障数据进行整理。

在步骤103之后，还包括：

步骤201、依据功能树模型中各节点关联的风力发电机组系统的各组件的功能故障数据，分析风力发电机组系统的可靠性。

在本实施中，具体的，依据功能树模型中各节点所关联的风力发电机组系统的各组件的功能故障数据，去分析风力发电机组系统的可靠性。进而可以依据功能树模型上各节点的功能，去分析风力发电机组系统的可靠性，以及风力发电机组系统的功能问题。

具体来说，采用一个功能框图将风力发电机组系统进行逻辑性的梳理，框图代表故障。具体的，在步骤103中，将各组件的功能故障数据放入到功能树模型中，从而在功能树模型中具有各组件以及各组件的功能故障数据。其中，由于在功能树模型中，各组件是分级的，功能故障数据自然分级。功能故障是概念，同时认为是系统级故障，具有明确的上下级关系，是包含关系。树结构末端是完成功能的产品级，故障数据在此处为最低级故障，与前面不同，此处代表结构故障，多为器件自身故障，划分原则是按实际情况到最小可更换单元。可靠性另外关心的维修数据及备件消耗数据则完全落到产品级上，其中，消耗数据也称为失效数据。举例来说，图4为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法中的风力发电机组系统的功能框图，如图4所示，叶轮系统下具有的功能按照工作次序为叶片、叶轮结构、变桨，发电机下具有的功能按照工作次序为转子、定子、轴系，机舱系统下具有的功能按照工作次序为机舱结构、机舱控制、偏航系统，其中，机舱系统与发电机之间具有发电机冷却的功能联系，塔架系统下具有的功能按照工作次序为塔筒、塔筒附件、整机基础，塔底电控下具有的功能按照工作次序为变桨系统、水冷系统、主控系统。

从而，可以依据功能树模型中各风力发电机组系统的各组件的功能故障数据，去分析风力发电机组系统的可靠性，以及风力发电机组系统的功能问题。在定位故障的时候，进行了故障分层，打通层级间关联。进而可以分析出系统的失效率等等。

举例来说，图5a和图5b为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法中的风力发电机组系统的可靠性分析的结果图一，如图5所示，可以看出主控系统、变流器、主控其他、变桨柜的失效占比总和超过了80％；主控的失效百分比为34.9％，变流器的失效百分比为23.77％，主控其他的失效百分比为13.21％，变桨柜的失效百分比为9.56％，偏航的失效百分比为7.96％，水冷系统的失效百分比为3.91％，等等。图6为本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法中的风力发电机组系统的可靠性分析的结果图二，如图6所示，可以而得到各组件在持续的运行天数上的失效率。

在步骤103之后，还包括：

步骤202、接收修改指令，修改指令包括组件标识以及组件标识对应的修改信息；根据修改指令中的修改信息，修改功能树模型中与组件标识对应的组件的组件信息。

在本实施中，具体的，可以接收用户输入的修改指令，修改指令中包括组件标识、与组件标识对应的修改信息。继而可以根据修改指令中的修改信息，修改功能树中与组件标识对应的组件的组件信息。从而重新修改功能树。其中，步骤202可以在步骤201之前执行，步骤201就可以根据修改后的功能树去分析风力发电机组系统的可靠性；步骤202也可以在步骤201之后执行，再执行步骤101-步骤201，就可以根据修改后的功能树去分析风力发电机组系统的可靠性。

本实施例基于风力发电机系统构建功能树模型，在功能树模型中的每一个节点为按照功能划分出的风力发电系统的组件，该功能树模型从高层级到低层级节点分别对应整机功能、整机子功能、功能组以及产品组件，并且建立机组中实际设备组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。进而可以依据功能去分析风力发电机组系统的可靠性，以及风力发电机组系统的功能问题，在故障监控系统在接收到机组上报的故障数据之后，能够按照功能树模型自动定位到机组发生故障的实际设备组件，从而进行故障分层，打通层级间关联，并且得到故障和实际设备间的逻辑关系及定量关系。

图9为根据本发明实施例的方法构建的功能树模型的部分示例，以及基于该功能树模型进行故障定位的示例。在该功能树模型的部分模型中，显示了风力发电机组功能模型层级从高级到底级依次包括输电系统、变流器系统、变流器模块、整流单元和产品组件(igbt功率模块、熔断器、机侧单元控制器、机侧单元控制板2u3驱动电路等等)。

在失效定位的过程中，依照上述的功能树模型能够将变流器紧急停机故障定位到igbt功率模块失效、熔断器失效、机侧单元控制板2u3驱动电路失效等等设备实际组件，打通层级间关联，并且得到故障和实际设备间的逻辑关系及定量关系。

图7为本发明实施例三提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理装置的结构示意图，如图7所示，本实施例提供的装置，包括：

构建模块31，用于基于所述风力发电机组系统构建功能树模型，其中，所述功能树模型包括至少一个节点，每一个节点包括按照功能划分出的风力发电系统的组件的组件标识和组件信息；

获取模块32，用于获取所述风力发电机组系统的各组件的功能故障数据；

对应模块33，用于根据各组件的组件标识，建立各组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。

本实施例的基于风力发电机组系统功能的数据处理装置可执行本发明实施例一提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法，其实现原理相类似，此处不再赘述。

本实施例基于风力发电机系统构建功能树模型，在功能树模型中的每一个节点为按照功能划分出的风力发电系统的组件，该功能树模型从高层级到低层级节点分别对应整机功能、整机子功能、功能组以及产品组件，并且建立机组中实际设备组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。进而可以依据功能去分析风力发电机组系统的可靠性，以及风力发电机组系统的功能问题，在故障监控系统在接收到机组上报的故障数据之后，能够按照功能树模型自动定位到机组发生故障的实际设备组件，从而进行故障分层，打通层级间关联，并且得到故障和实际设备间的逻辑关系及定量关系。

图8为本发明实施例四提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理装置的结构示意图，在实施例三的基础上，如图8所示，本实施例提供的装置，还包括：

分析模块41，用于在所述对应模块33根据各组件的组件标识，建立各组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系之后，依据所述功能树模型中各节点关联的所述风力发电机组系统的各组件的功能故障数据，分析风力发电机组系统的可靠性。

构建模块31，具体用于：

依据所述风力发电系统的各组件的功能，确定各组件的层次；

依据各组件的功能，建立包括至少一个节点的功能树模型，其中，所述功能树模型中从高层级到低层级节点分别对应整机功能、整机子功能、功能组以及产品组件。

获取模块32，具体用于：

从预设数据库中，查询并导出所述风力发电机组系统的各组件的功能故障数据；

将各组件的功能故障数据进行数据预处理，其中，所述数据预处理包括以下的至少一种：数据清理、数据集成、数据归约、数据更新。

本实施例提供的装置，还包括：

修改模块42，用于在所述对应模块33根据各组件的组件标识，建立各组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系之后，接收修改指令，所述修改指令包括组件标识，以及与组件标识对应的修改信息；根据所述修改指令中的修改信息，修改所述功能树模型中与所述组件标识对应的组件的组件信息。

本实施例的基于风力发电机组系统功能的数据处理装置可执行本发明实施例二提供的基于风力发电机组系统功能的数据处理方法，其实现原理相类似，此处不再赘述。

本实施例基于风力发电机系统构建功能树模型，在功能树模型中的每一个节点为按照功能划分出的风力发电系统的组件，该功能树模型从高层级到低层级节点分别对应整机功能、整机子功能、功能组以及产品组件，并且建立机组中实际设备组件的功能故障数据与各组件对应的节点的关联关系。进而可以依据功能去分析风力发电机组系统的可靠性，以及风力发电机组系统的功能问题，在故障监控系统在接收到机组上报的故障数据之后，能够按照功能树模型自动定位到机组发生故障的实际设备组件，从而进行故障分层，打通层级间关联，并且得到故障和实际设备间的逻辑关系及定量关系。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。