技术特征：
1.一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取发电机定子三相电流的波形数据，并对三相电流的波形数据进行归一化处理，得到归一化处理后的波形数据；步骤2，从步骤1中得到的归一化处理后的波形数据中分别获取设定时间内的a相电流的波形数据和c相电流的波形数据，分别记为时间序列a和时间序列c；步骤3，计算时间序列c和时间序列a之间的相似度；步骤4，根据步骤3中得到的相似度判断发电机状态。2.根据权利要求1所述的一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断方法，其特征在于，步骤3中，计算时间序列c和时间序列a之间的相似度，具体方法是：s31，分别计算得到的矩阵d规整路径的最小规整路径距离、时间序列a的最小规整路径距离，以及时间序列a与噪声波形之间的最小规整路径距离；s32，将得到的矩阵d规整路径的最小规整路径距离、时间序列a与自身之间的最小规整路径距离，以及时间序列a与噪声波形之间的最小规整路径距离进行标准化处理，得到标准化后的距离；s33，根据标准化后的距离计算时间序列c和时间序列a之间的相似度。3.根据权利要求2所述的一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断方法，其特征在于，s31中，计算得到的矩阵d规整路径的最小规整路径距离，具体方法是：s311，利用时间序列a和时间序列c构建矩阵d；s312，对得到的矩阵d进行规整路径处理，得到多条规整路径；s313，根据得到的多条规整路径计算得到的矩阵d规整路径的最小规整路径距离。4.根据权利要求3所述的一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断方法，其特征在于，s311中，利用时间序列a和时间序列c构建矩阵d，具体方法是：利用动态时间归整方法对齐时间序列a与时间序列c，得到矩阵d。5.根据权利要求2所述的一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断方法，其特征在于，s31中，计算时间序列a与自身之间的最小规整路径距离，具体方法是：利用动态时间归整方法对齐时间序列a与时间序列a，得到矩阵d1；对得到的矩阵d1进行规整路径处理，得到多条规整路径；根据得到的多条规整路径计算得到时间序列a与自身之间的最小规整路径距离。6.根据权利要求2所述的一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断方法，其特征在于，s31中，计算时间序列a与噪声波形之间的最小规整路径距离，具体方法是：利用动态时间归整方法对齐时间序列a与噪声波形，得到矩阵d2；对得到的矩阵d2进行规整路径处理，得到多条规整路径；根据得到的多条规整路径计算得到时间序列a与噪声波形之间的最小规整路径距离。7.根据权利要求2所述的一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断方法，其特征在于，步骤4中，根据步骤3中得到的相似度判断发电机状态，具体方法是：当0.980＜相似度≤1.000时，则判断发电机状态为正常；当0.900＜相似度≤0.980时，则判断发电机状态为正常；当0.500＜相似度≤0.900时，则判断发电机状态为异常；当相似度≥0.5时，则判断发电机状态为严重异常。
8.一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断系统，其特征在于，该系统能够运行权利要求1
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7中任一项所述的一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断方法，包括采集单元、计算单元和判断单元，具体地：采集单元，用于获取发电机定子三相电流的波形数据，并对三相电流的波形数据进行归一化处理，得到归一化处理后的波形数据；从得到的归一化处理后的波形数据中分别获取设定时间内的a相电流的波形数据和c相电流的波形数据，分别记为时间序列a和时间序列c；计算单元，用于计算时间序列c和时间序列a之间的相似度；判断单元，用于根据得到的相似度判断发电机状态。
技术总结
本发明提供的一种基于电流波形相似度的发电机故障诊断系统及方法，包括以下步骤：步骤1，获取发电机定子三相电流的波形数据，并对三相电流的波形数据进行归一化处理，得到归一化处理后的波形数据；步骤2，从步骤1中得到的归一化处理后的波形数据中分别获取设定时间内的A相电流的波形数据和B相电流的波形数据，分别记为时间序列A和时间序列B；步骤3，计算时间序列B和时间序列A之间的相似度；步骤4，根据步骤3中得到的相似度判断发电机状态；本发明针对风电机组电气监测参量变化复杂快速、特征量提取不易等特点；利用采集电流波形相似度实时反映风电机组设备状态，分析设备故障概率。分析设备故障概率。分析设备故障概率。
技术研发人员：高晨 赵勇 童博 陈臣
受保护的技术使用者：西安热工研究院有限公司
技术研发日：2021.06.25
技术公布日：2021/9/24