专利名称：用于风险管理系统的系统的制作方法
CN 102982400 A书明说1/21 页
用于风险管理系统的系统技术领域
本专利申请文件所述的实施例大体涉及风险管理系统，具体而言，涉及用于风力发电机保修和/或维修协议的风险管理系统。
背景技术：
使用风力发电机借助风产生能量的至少部分已知成本包括固定的资本性支出 (CAPEX)和运营支出(OPEX)。OPEX部分对于确定风电场或风力发电机群的盈利能力至关重要，因为计划外的维护事件会增加成本和停机时间，甚至会导致风电场在经济方面无法继续维持。因此，客户和开发人员经常要求风力发电机的原始设备制造商(OEM)延长保修并/ 或提供维修协议。这样，OEM就要以事先商定的费用承担计划内和计划外维护活动的成本。 例如，这些维护成本可能是由使用导致的设备磨损和毁坏、突如其来的瞬态事件、制造或质量问题以及/或者维修和检查造成的，这些情况如果在一段时间内经常发生，就会使成本大幅度增加。对于OEM而言，其面临的挑战就是如何准确估计此类保修和协议的成本和风险。但是，OEM经常会使用有限或短期的数据来预测可能会在较长一段运营时间发生的维护成本和维护事件。
虽然已存在一些保修分析和/或风险分析，但是此类分析并未涵盖风力发电机独有的情况。另外，还已知用于预测工程设备的风险和使用寿命的统计模型。例如，许多商业软件程序具有已知统计算法的专有实施方案。精算界也一直在对工程设备的长期成本的预测问题进行研究，已经开发出了一些精算方法。
已知的精算工程方法会结合使用工程、运营研究和精算学技术对长期维修协议建模，但是此类讨论精算工程的文章忽略了数学方面的细节。另外，已发表的文章讨论了如何根据已知方法使用概率设计对已延长的保修建模，如何使用系统传输理论分析风力发电机的性能和可靠性，以及将传感器报警与可靠性数据相结合的方法。但是，这些文章并未涉及到金融工程。此外，有关风力发电机可靠性的已发表论文都均有应用焦点。例如，这些已发表论文主要关注一些运用威布尔分析等行业标准的可靠性分析技术研究故障数据的实例。 这些文章和论文并未关注可靠性分析方法与状态监视和金融/精算风险模型的融合。但是，至少有一种已知的状态监视系统会将可靠性和历史领域数据与运营信息相融合。发明内容
一方面，本发明提供一种用于风险管理系统的系统。该系统包括存储装置，其经配置用于存储数据，所述数据至少包括至少一台风力发电机的历史维修记录和所述至少一台风力发电机的新维修记录；以及连接到存储装置上的处理器单元。所述处理器单元包括已编程的可编程硬件部件。所述处理器单元经配置以通过处理系统分析历史维修记录的文本，以生成包括多个故障类别的预测模型；以及通过监视系统分析新维修记录的文本，以基于预测模型对每个新维修记录进行分类。
其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述处理系统根据所述文本分析从所3述历史维修记录生成聚类。
其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述处理系统基于所述聚类确定故障率和所述多个故障类别。
其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述处理系统生成具有所述多个故障类别和所述故障率的基准故障模型。
其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述监视系统将每个新维修记录与所述预测模型进行对比，以将每个新维修记录分类至所述多个故障类别中的至少一个故障类别。
其中所述处理器单元经进一步配置以在新维修记录属于所述多个故障类别中的特定故障类别的概率超过概率阈值时，通过所述监视系统将所述新维修记录分配至所述特定故障类别中。
其中所述处理器单元经进一步配置以在新维修记录属于所述多个故障类别中的任意故障类别的概率低于概率阈值时，通过所述监视系统确定所述新维修记录为未分类记录。
其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述监视系统累积未分类新维修记录， 并根据所述未分类新维修记录创建新故障模式。
其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述监视系统借助所述新故障模式更新所述处理系统的基准故障模型。
其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述监视系统确定所述多个故障类别中的至少一个故障类别的故障率变化；以及通过所述监视系统更新所述处理系统的基准故障模型，以将变化的故障率包括在内。
另一方面，本发明提供一种用于风险管理系统的方法。该方法包括通过处理系统分析使用系统的至少一台风力发电机的历史维修记录的文本；通过处理系统根据文本的分析生成系统的预测模型，其中预测模型包括多个故障类别；通过监视系统分析至少一台风力发电机的新维修记录的文本；以及通过监视系统根据对新维修记录的文本分析和预测模型对每个新维修记录进行分类。
其中生成预测模型进一步包括根据所述文本分析从所述历史维修记录生成聚类。
其中生成预测模型进一步包括根据所述聚类确定故障率和所述多个故障类别。
其中生成预测模型进一步包括生成具有所述多个故障类别和所述故障率的基准故障模型。
其中对每个新维修记录分类进一步包括将每个新维修记录与所述预测模型对比， 以将每个新维修记录分类至所述多个故障类别中的至少一个故障类别。
其中对每个新维修记录分类进一步包括在新维修记录属于所述多个故障类别中的特定故障类别的概率超过概率阈值时，将所述新维修记录分配至所述特定故障类别中。
其中对每个新维修记录分类进一步包括在新维修记录属于所述多个故障类别中的任意故障类别的概率低于概率阈值时，确定所述新维修记录为未分类记录。
其中对每个新维修记录分类进一步包括累积未分类新维修记录，并根据所述未分类新维修记录创建新故障模式。
所述方法进一步包括通过所述监视系统借助所述新故障模式更新所述文本挖掘系统的基准故障模型。
所述方法进一步包括通过所述监视系统确定所述多个故障类别中的至少一个故障类别的故障率变化；以及通过所述监视系统更新所述文本挖掘系统的基准故障模型，以将变化的故障率包括在内。
图1至图14所示为本专利申请文件所述的系统和方法的示例性实施例。
图1为示例性风力发电机的示意图。
图2为用于图1所示风力发电机的示例性机舱的局部截面图。
图3为可用于图1所示风力发电机的示例性计算机系统的简化方框图。
图4为可用于图3所示计算机系统的服务器架构的示例性实施例的扩展方框图。
图5为可使用图3和图4所示系统实施的完整维修协议(FSA)系统的示意图。
图6为用于图5所示FSA系统的示例性文本挖掘系统的示意图。
图7为由图6所示文本挖掘系统执行的示例性分类方法的流程图。
图8为使用图6和图7所示系统和方法生成的示例性聚类图。
图9为使用图6和图7所示系统和方法生成的示例性聚类直方图。
图10为可由图6所示文本挖掘系统执行的示例性变化检测方法。
图11为可由图6所示文本挖掘系统执行的用于风力发电机群或风电场的示例性变化检测方法。
例图。 图12为可使用图6所示文本挖掘系统生成的显示如何分割一组风力发电机的示图13为可使用图6所示文本挖掘系统生成的聚类邻近距离示例图。图14为可使用图5所示FSA系统生成的自上而下模型示例图。部件标号列表
权利要求
1.一种用于风险管理系统(300)的系统(400),所述系统包括 经配置存贮数据的存储装置(209)，所述数据至少包括至少一台风力发电机的历史维修记录和所述至少一台风力发电机的新维修记录；以及 与所述存储装置连接的处理器单元(211)，其中所述处理器单元包括已编程的可编程硬件部件，所述处理器单元经配置以 通过处理系统(402)分析所述历史维修记录的文本，以生成包括多个故障类别的预测模型(410);以及 通过监视系统(404)分析所述新维修记录的文本，以根据所述预测模型对每个新维修记录进行分类。
2.根据权利要求I所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述处理系统(402)基于所述文本分析从所述历史维修记录(406)生成聚类。
3.根据权利要求2所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述处理系统(402)基于所述聚类确定故障率和所述多个故障类别。
4.根据权利要求3所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述处理系统(402)生成具有所述多个故障类别和所述故障率的基准故障模型(412)。
5.根据权利要求I所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述监视系统(404)将所述每个新维修记录(420)与所述预测模型(410)进行对比，以将每个新维修记录分类至所述多个故障类别中的至少一个故障类别。
6.根据权利要求5所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以在新维修记录(420)属于所述多个故障类别中的特定故障类别的概率超过概率阈值时，通过所述监视系统(404)将所述新维修记录分配至所述特定故障类别中。
7.根据权利要求5所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以在新维修记录(420)属于所述多个故障类别中的任意故障类别的概率低于概率阈值时，通过所述监视系统(404)确定所述新维修记录为未分类记录。
8.根据权利要求I所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述监视系统(404)累积未分类新维修记录(420)，并根据所述未分类新维修记录创建新故障模式。
9.根据权利要求8所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述监视系统(404)借助所述新故障模式更新所述处理系统(402)的基准故障模型(412)。
10.根据权利要求I所述的系统(400)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以 通过所述监视系统(404)确定所述多个故障类别中的至少一个故障类别的故障率变化；以及 通过所述监视系统更新所述处理系统(402)的基准故障模型(412)，以将变化的故障率包括在内。
全文摘要
本发明提供了一种用于风险管理系统的系统。所述系统包括存储装置，其配置用于存储数据，所述数据至少包括至少一台风力发电机的历史维修记录和所述至少一台风力发电机的新维修记录；以及处理器单元，其连接到所述存储装置上。所述处理器单元包括已编程的可编程硬件部件。所述处理器单元经配置以通过处理系统分析所述历史维修记录的文本，以生成包括多个故障类别的预测模型；以及通过监视系统分析所述新维修记录的文本，以根据所述预测模型对每个新维修记录进行分类。
文档编号G06Q10/06GK102982400SQ201210275260
公开日2013年3月20日 申请日期2012年8月3日 优先权日2011年8月3日
发明者K.曼纳, S.维塔尔 申请人:通用电气公司