风机叶片的状态预测方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113847216A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202111196259.4(22)申请日2021.10.14(71)申请人远景智能国际私人投资有限公司地址新加坡港湾大道1号吉宝湾大厦17楼01室（#17-01）申请人上海远景科创智能科技有限公司(72)发明人崔维玉(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人邢少真(51)Int.Cl.F03D80/40(2016.01)权利要求书2页说明书11页附图6页(54)发明名称风机叶片的状态预测方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种风机叶片的状态预测方法、装置、设备及存储介质，涉及风力发电技术领域。所述方法包括：获取目标风机叶片的实际环境参数以及实际功率值；基于实际环境参数获取目标风机叶片的期望功率值；基于实际功率值以及期望功率值，获取功率跌落指数；基于实际环境参数中的实时环境温度，获取目标风机叶片的结冰风险指数；基于功率跌落指数以及结冰风险指数，预测目标风机叶片是否处于结冰状态。通过上述方法，实现了基于风机叶片的运行数据以及环境参数对风机叶片是否处于结冰状态的预测，提高了预测风机叶片是否处于结冰状态的准确性，降低了进行结冰状态预测的成本，使得该结冰状态预测方法的使用不受限制，能够广泛应用。CN113847216ACN113847216A权利要求书1/2页1.一种风机叶片的状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标风机叶片的实际环境参数以及实际功率值；基于所述实际环境参数获取所述目标风机叶片的期望功率值；基于所述实际功率值以及所述期望功率值，获取功率跌落指数，所述功率跌落指数用于指示所述实际功率值与所述期望功率值之间的差异；基于所述实际环境参数中的实时环境温度，获取所述目标风机叶片的结冰风险指数；基于所述功率跌落指数以及所述结冰风险指数，预测所述目标风机叶片是否处于结冰状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述功率跌落指数以及所述结冰风险指数，预测所述目标风机叶片是否处于结冰状态，包括：响应于所述功率跌落指数指示所述目标风机叶片的发电性能低于性能阈值，且所述结冰风险指数指示所述目标风机叶片的结冰风险高于风险阈值，预测所述目标风机叶片处于结冰状态。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于预测所述目标风机叶片处于结冰状态，获取所述目标风机叶片处于结冰状态的持续时长；响应于所述持续时长大于时长阈值，发出结冰警告。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际环境参数获取所述目标风机叶片的期望功率值，包括：将所述实际环境参数输入到功率预测模型中，获取所述功率预测模型输出的所述期望功率值；其中，所述功率预测模型是基于环境参数样本以及所述环境参数样本对应的功率值标签训练获得的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述环境参数样本以及所述环境参数样本对应的功率值标签是基于对历史环境参数以及所述历史环境参数对应的历史功率值进行预处理后获得的；所述预处理包括以下操作中的至少一种：对所述历史环境参数以及所述历史环境参数对应的历史功率值中空值进行清洗；对所述历史环境参数以及所述历史环境参数对应的历史功率值中的死数以及插值数据进行清洗；对历史环境参数以及所述历史环境参数对应的历史功率值中的低温数据进行清洗，所述低温数据是指对应的历史环境温度低于温度阈值的所述历史环境参数以及所述历史环境参数对应的历史功率值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述功率跌落指数等于所述实际功率值与所述期望功率值的比值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际环境参数中的实时环境温度，获取所述目标风机叶片的结冰风险指数包括：结合温度‑结冰风险指数模型，基于所述实际环境参数中的实际温度获取所述目标风机叶片的结冰风险指数；2CN113847216A权利要求书2/2页其中，所述温度‑结冰风险指数模型是基于sigmoid函数构建的数学模型。8.一种风机叶片的状态预测装置，其特征在于，所述装置包括：实际数据获取模块，用于获取目标风机叶片的实际环境参数以及实际功率值；期望功率值获取模块，用于基于所述实际环境参数获取所述目标风机叶片的期望功率值；功率跌落指数获取模块，用于基于所述实际功率值以及所述期望功率值，获取功率跌落指数，所述功率跌落指数用于指示所述实际功率值与所述期望功率值之间的差异；结冰风险指数获取模块，用于基于所述实际环境参数中的实时环境温度，获取所述目标风机叶片的结冰风险指数；结冰状态预测模块，用于基于所述功率跌落指数以及所述结冰风险指数，预测所述目标风机叶片是否处于结冰状态。9.一种计算机设备，其