风力发电机组可靠性分析系统及其方法 |
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申请号 | CN201710623350.7 | 申请日 | 2017-07-27 | 公开(公告)号 | CN107402541A | 公开(公告)日 | 2017-11-28 |
申请人 | 新疆金风科技股份有限公司; | 发明人 | 石峰毓; 董兆宇; | ||||
摘要 | 本 发明 提供一种 风 力 发 电机 组可靠性分析系统及其方法。所述 风力 发电机组 可靠性分析系统可包括: 数据库 单元,被配置为:导入原始数据,并将所述原始数据整合为满足不同的分析功能的一个或多个子级数据库并进行存储;用户交互单元,被配置为:加载所述一个或多个子级数据库中的一个子级数据库,执行可靠性分析计算,并输出计算结果。根据本发明构思的示例 实施例 风力发电机组 可靠性分析系统,用户不需要直接面对大量的数据,操作简单、便捷,得到 可视化 的准确可靠性分析结果。 | ||||||
权利要求 | 1.一种风力发电机组可靠性分析系统,其特征在于,包括: |
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说明书全文 | 风力发电机组可靠性分析系统及其方法技术领域背景技术[0002] 风力发电机组可靠性分析在风电领域具有重要意义。在现有的风力发电机组可靠性分析中存在诸多问题,例如,在进行可靠性分析时重复和相似的分析任务多、工作量大;常常需要人工手动或使用Excel平台进行计算,效率低、易计算错且操作不便;数据源不一致且输出结果没有统一管理,导致计算结果不一致、算法和计算结果难以统一管理。 发明内容 [0003] 为了解决上述风力发电机组可靠性分析中存在的一个或多个问题,本发明提供一种风力发电机组可靠性分析系统及其方法。 [0004] 根据本发明的一方面,提供一种风力发电机组可靠性分析系统,包括:数据库单元,被配置为:导入原始数据,并将所述原始数据整合为满足不同的分析功能的一个或多个子级数据库并进行存储;以及用户交互单元,被配置为:加载所述一个或多个子级数据库中的一个子级数据库,执行可靠性分析计算,并输出计算结果。 [0005] 可选地,所述数据库单元可包括:入库单元,被配置为:导入所述原始数据,利用字段映射表将所述原始数据整合成所述一个或多个子级数据库;以及存储单元,被配置为:存储所述一个或多个子级数据库以及所述字段映射表,其中,所述字段映射表是利用所述原始数据中的字段与所整合成的所述一个或多个子级数据库中的字段相互关联得到的。 [0006] 可选地,所述用户交互单元可包括:核心数据处理单元,被配置为:利用加载的子级数据库执行相应的可靠性分析计算;数据接入单元,被配置为:加载所述一个或多个子级数据库中的一个子级数据库,针对加载的子级数据库选择数据范围,根据可靠性分析需求针对所选择的数据范围进行参数变量选择,其中,所述核心数据处理单元被配置为根据所选择的参数变量执行可靠性分析计算;以及数据输出单元,被配置为:以图形、报表的形式输出所述计算结果。 [0007] 可选地,所述数据接入单元还可被配置为:在根据可靠性分析需求针对所选择的数据范围进行参数变量选择之后,在参数变量下选择至少一个维度的参数区间,所述核心数据处理单元还被配置为根据所述至少一个维度的参数区间执行可靠性分析计算。 [0008] 可选地,所述用户交互单元还可包括:自定义功能模块,被配置为:记录所述数据接入单元和所述核心数据处理单元的配置,使得所述自定义模块在被调用时,直接执行可靠性分析计算。 [0009] 可选地,所述一个或多个子级数据库包括厂级数据库、故障级数据库以及重复故障级数据库中的至少一个;所述可靠性分析计算包括:厂级指标计算、故障级指标计算以及重复故障级指标计算,其中,所述厂级指标计算用于各种可靠性指标计算以及多维度分析;所述故障级指标计算用于故障规律分析;所述重复故障级指标计算用于分析高频次故障、短时间内故障的发生。 [0010] 根据本发明的另一方面,提供一种风力发电机组可靠性分析方法,包括:导入原始数据,并将所述原始数据整合为满足不同的分析功能的一个或多个子级数据库并进行存储;加载所述一个或多个子级数据库中的一个子级数据库,执行可靠性分析计算,并输出计算结果。 [0011] 可选地,将所述原始数据整合为满足不同的分析功能的一个或多个子级数据库的步骤可包括:利用字段映射表将所述原始数据整合成所述一个或多个子级数据库,其中,所述字段映射表是利用所述原始数据中的字段与所整合成的所述一个或多个子级数据库中的字段相互关联得到的。 [0012] 可选地,执行可靠性分析计算的步骤可包括:加载所述一个或多个子级数据库中的一个子级数据库,针对加载的子级数据库选择数据范围,根据可靠性分析需求针对所选择的数据范围进行参数变量选择,根据所选择的参数变量执行可靠性分析计算。 [0013] 可选地,执行可靠性分析计算的步骤还包括:在根据可靠性分析需求针对所选择的数据范围进行参数变量选择之后,在参数变量下选择至少一个维度的参数区间,并且根据所述至少一个维度的参数区间执行可靠性分析计算。 [0014] 可选地,所述一个或多个子级数据库包括厂级数据库、故障级数据库以及重复故障级数据库中的至少一个;可靠性分析计算包括:厂级指标计算、故障级指标计算以及重复故障级指标计算,其中,所述厂级指标计算用于各种可靠性指标计算以及多维度分析;所述故障级指标计算用于故障规律分析;所述重复故障级指标计算用于分析高频次故障、短时间内故障的发生。 [0015] 根据本发明的另一方面,提供一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行如上所述的方法的程序指令。 [0016] 根据本发明的另一方面,提供一种计算装置,包括:处理器;以及存储器,存储有当被处理器执行时使得处理器执行如上所述的方法的程序指令。 [0018] 以下将参照附图对本发明的示例实施例进行详细描述,其中, [0019] 图1是根据本发明的示例实施例的风力发电机组可靠性分析系统的框图; [0020] 图2是根据本发明的示例实施例的数据库单元的示图; [0021] 图3是根据本发明的示例实施例的用户交互单元的示图; [0022] 图4是根据本发明的示例实施例的风力发电机组可靠性分析方法的流程图。 具体实施方式[0023] 本发明可具有各种变形和各种实施例,应理解,本发明不限于这些实施例,而是包括本发明的精神和范围内的所有变形、等同物和替换。 [0024] 在本发明的示例实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例,而不是为了限制示例实施例。除非上下文另有清楚的指示,否则在此使用的单数形式也意图包括复数形式。还将理解,当元件被称为被“连接”到另一元件时,该元件可被直接地连接到该另一元件或者可存在中间元件。相反,当元件被称为被“直接地连接”到另一元件时,不存在中间元件。用于描述元件之间的关系的其他词语应以类似方式被解释(例如,“在…之间”与“直接在…之间”、“相邻”与“直接相邻”等)。 [0025] 图1是根据本发明的示例实施例的风力发电机组可靠性分析系统100的框图。 [0026] 参照图1,风力发电机组可靠性分析系统100可包括数据库单元200和用户交互单元300。根据本发明的示例实施例,数据库单元200可被配置为:导入原始数据,并将所述原始数据整合为满足不同的分析功能的一个或多个子级数据库。用户交互单元300可被配置为:加载所述一个或多个子级数据库中的一个子级数据库,执行可靠性分析计算,并输出计算结果。 [0027] 下面将参照图2和图3来详细描述数据库单元200和用户交互单元300的操作。 [0028] 图2根据本发明的示例实施例的数据库单元200的示图。 [0029] 参照图2,根据本发明的示例实施例的数据库单元200可包括入库单元201和存储单元202。 [0030] 入库单元201可导入原始数据,并利用字段映射表将原始数据整合成一个或多个子级数据库。在一个示例实施例中,一个或多个子级数据库可包括厂级数据库、故障级数据库以及重复故障级数据库中的至少一个。原始数据可以是实际测量的数据按照风力发电机组可靠性分析系统预定的格式经过规范的数据。 [0031] 入库单元201可将原始数据导入,然后利用原始数据中的字段与将要整合的子级数据库中的字段相互关联得到的字段映射表,将原始数据整合成厂级数据库、故障级数据库以及重复故障级数据库中的至少一个。 [0032] 例如,包括在原始数据中的字段“故障开始时间”和“故障结束时间”可与包括在厂级数据库中的字段“故障持续时间”关联形成相应的字段映射表;在进行整合时,入库单元可直接利用该字段映射表从原始数据整合出厂级数据库中的关于“故障持续时间”的数据。 [0033] 然而,整合的一个或多个子级数据库的示例不限于厂级数据库、故障级数据库以及重复故障级数据库,用户可根据实际的可靠性分析需求将原始数据整合成各种类型的子级数据库。 [0034] 此外,入库单元201还可根据新增的故障数据来实时更新各个数据库,并且可实现新数据与旧数据的整合。 [0035] 存储单元202可存储一个或多个子级数据库以及字段映射表。 [0036] 图3是根据本发明的示例实施例的用户交互单元300的示图 [0037] 参照图3,根据本发明的示例实施例的用户交互单元300可包括核心数据处理单元301、数据接入单元302、数据输出单元303和自定义功能模块304。 [0038] 核心数据处理单元301是可靠性数据分析算法的集成。核心数据处理单元301可利用加载的子级数据库执行相应的可靠性分析计算,例如,厂级指标计算、故障级指标计算以及重复故障级指标计算。 [0039] 厂级指标计算可用于各种可靠性指标计算以及多维度分析。其中,可靠性指标可包括MTBF(平均无故障运行时间)、FF(故障频次)、MTBR(平均修复间隔时间)、MTTR(平均故障修复时间)、MRT(平均故障修复工作时间或平均维修时间)、DT(故障停机总时间)、MDT(平均故障停机总时间)、MTBI(平均检修间隔时间)等。多维度分析可包括可靠性增长趋势、可靠性区域差异分析、可靠性目标验证、维修性分析、机组可靠性分布等计算功能。 [0040] 故障级指标计算可用于故障规律分析,如高发故障频次及下降百分比、故障技术改进验证、故障排布图、产品系统分析等。 [0041] 重复故障级指标计算可用于分析高频次故障、短时间内故障的发生。重复故障级指标计算可包括故障严重程度分析、机组重复故障频次、重复故障占比等。 [0042] 以上仅是厂级指标计算、故障级指标计算以及重复故障级指标计算的示例性实施例,本发明构思不限于此。 [0043] 数据接入单元302可根据可靠性分析需求加载一个或多个子级数据库中的一个子级数据库,针对加载的子级数据库选择数据范围,根据可靠性分析需求或分析目标针对所选择的数据范围进行参数变量选择。在一个实施例中,在选择数据范围时,数据接入单元302可缩减数据分析范围。例如,在厂级数据库中,可选择将要进行可靠性分析的某个区域内的风电场的数据作为数据范围。然后,针对所选择的数据范围,根据可靠性分析需求或分析目标选择参数变量,核心数据处理单元301可根据所选择的参数变量执行可靠性分析计算。例如,当数据范围被选择为某个区域内的风电场的数据,参数变量被选择为月份,可靠性分析计算被选择为MTBF时,核心数据处理单元301可计算所选择的区域内的风电场的每个月的MTBF。 [0044] 可选择地,根据可靠性分析需求或分析目标,数据接入单元302还可在参数变量下进行至少一个维度的参数区间选择,核心数据处理单元301可根据所选择的参数区间执行可靠性分析计算。在一个实施例中,当数据接入单元302在上述“月份”的参数变量下选择一维的参数区间:季度,并且可靠性分析计算被选择为MTBF时,核心数据处理单元301可计算该区域内的风电场在每个季度的MTBF。在另一实施例中,当数据接入单元302在上述“月份”的参数变量下选择二维的参数区间:X维度为季度、Y维度为风力发电机机型,并且可靠性分析计算被选择为MTBF时,核心数据处理单元301可计算该区域内的各个风力发电机机型在每个季度的MTBF。然而,以上仅是根据本发明构思的示例性实施例,本发明构思不限于此。 [0045] 数据输出单元303可以以图形、报表等形式输出计算结果。在一个实施例中,可基于核心数据处理单元301根据所选择的参数变量或参数区间执行可靠性分析计算的结果,来绘制相应的图形,并且可在绘制的图形中添加图题目、图格式、图例、变量名称等。在另一实施例中,数据输出单元303可导出报表并存储在外部。此外,数据输出单元303还可显示所要进行的可靠性分析计算的数据信息和功能描述。 [0046] 自定义功能模块304可记录用户的可靠性分析目的或分析需求(例如,数据接入单元302中的数据范围、参数变量或参数区间,以及核心数据处理单元301所执行的可靠性分析计算等),从而当自定义模块304被调用时,可直接快速地进行用户所期望的可靠性分析计算。此外,在自定义功能模块304中还可包括可视化图例、模块功能介绍和注意事项的描述目录,便于用户共享可靠性分析所计算的内容。 [0047] 图4是根据本发明的示例实施例的风力发电机组可靠性分析方法的流程图。 [0048] 根据本发明的示例实施例的风力发电机组可靠性分析方法包括:导入原始数据,并将所述原始数据整合为满足不同的分析功能的一个或多个子级数据库;加载所述一个或多个子级数据库中的一个子级数据库,执行可靠性分析计算,并输出计算结果。 [0049] 参照图4,在步骤401中,导入原始数据。在步骤402中,对原始数据进行预处理,即,利用字段映射表将所述原始数据整合成一个或多个子级数据库,例如,厂级数据库、故障级数据库以及重复故障级数据库中的至少一个。 [0050] 在操作403中,判断是否需要更新数据。在操作404-1中,当不需要更新数据时,将整合的一个或多个子级数据库进行入库存储。在操作404-2中,当需要更新数据时,将新增的测量数据入库,并且实现新数据与旧数据的整合,然后在操作404-1中进行入库存储。 [0051] 在操作405中,加载一个或多个子级数据库中的一个子级数据库。 [0052] 在操作406中,针对加载的子级数据库选择数据范围。 [0053] 在操作407中,根据可靠性分析需求针对所选择的数据范围进行参数变量和参数区间选择。 [0054] 在操作408中,根据所选择的参数变量和参数区间执行可靠性分析计算。可靠性分析计算可包括与厂级指标计算、故障级指标计算以及重复故障级指标。 [0055] 在操作409中,可以以图形、报表等形式输出计算结果。 [0056] 以上仅示出根据本发明构思的风力发电机组可靠性分析方法的示例性实施例,然而本发明构思不限于此,图4中所描述的流程图可不按上述步骤顺序地执行,或者可根据工程需要省略或添加一个或多个步骤。在一个实施例中,操作407可仅进行参数变量的选择,而省略参数区间的选择。在另一个实施例中,根据本发明构思的风力发电机组可靠性分析方法在加载了子级数据库之后,还可以根据可靠性分析需求直接加载自定义功能模块,进行用户在自定义功能模块中定义的可靠性分析计算。 [0057] 在根据本发明构思的示例实施例风力发电机组可靠性分析中,用户不需要直接面对大量的数据,操作简单、便捷,得到可视化的准确可靠性分析结果,实现数据和分析结果统一管理,可根据可靠性分析需求新增新分析功能,并且用户还可自行创建自定义模块进行探索性分析。 [0058] 根据本发明构思的示例实施例,图1至图3描述的风力发电机组可靠性分析的各个单元的操作以及图4描述的风力发电机组可靠性分析方法可被编写为程序或软件。可基于附图中示出的框图和流程图以及说明书中的对应描述,使用任何编程语言来编写程序或软件。在一个示例中,程序或软件可包括被一个或多个处理器或计算机直接执行的机器代码,诸如,由编译器产生的机器代码。在另一个示例中,程序或软件包括被一个或多个处理器或计算机使用解释器执行的更高级代码。程序或软件可被记录、存储或固定在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质中。在一个示例中,程序或软件或一个或多个非暂时性计算机可读存储介质可被分布在计算机系统上。 [0059] 根据本发明构思的示例实施例,图1至图3描述的风力发电机组可靠性分析的各个单元以及图4描述的风力发电机组可靠性分析方法可被实现在包括处理器和存储器的计算装置上。存储器存储有用于控制处理器实现如上所述的各个单元的操作的程序指令。 [0060] 虽然上面参照图1至图4已经详细描述了本发明的特定示例实施例,但是在不脱离本发明构思的精神和范围的情况下,可以以各种形式对本发明进行修改。在此描述的示例实施例被认为仅是描述性的,而非为了限制的目的。每一示例实施例中的特征或方面的描述将被认为适用于其他示例实施例中的相似特征或方面。如果描述的技术以不同的顺序被执行,和/或如果描述的系统、架构、或装置中的组件以不同的方式组合,和/或被其他组件或它们的等同物代替或补充,则可实现合适的结果。因此,本公开的范围不是通过具体实施方式所限定,而是由权利要求和它们的等同物限定,并且在权利要求和它们的等同物的范围内的所有变化将被解释为被包括在本公开中。 |