基于SCADA数据的风电机组齿轮箱油温异常检测方法及系统

摘要

本发明公开了基于SCADA数据的风电机组齿轮箱油温异常检测方法及系统，包括：从SCADA监测的众多状态参数中选择与齿轮箱油温相关的数据作为模型输入量；对所述数据进行滤波和归一化处理；构建齿轮箱油温的概率估计模型，并将覆盖率指标和带宽指标设定为模型评估指标；对齿轮箱油温的概率估计模型中核函数带宽进行优化，并对优化后的模型进行评估；在给定的置信度水平下对待检测时段的齿轮箱油温的分布区间进行估计；齿轮箱油温的分布区间与实际的齿轮箱油温进行比较，确定齿轮箱油温是否发生异常。本发明方法通过对齿轮箱油温异常的检测，可在风电机组齿轮箱发生严重故障之前发现其异常状态，进而为运维人员制定检修维护计划提供依据。