专利名称：为风力发电机管理与全面服务协议相关的风险的系统的制作方法
技术领域：
本专利申请文件所述实施例大体涉及风险管理系统，确切地说，涉及用于风力机保修和/或服务协议的风险管理系统。
背景技术：
使用风力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)和运行支出(OPEX)。OPEX部分对于确定风电场或风力机群的盈利能力至关重要，因为计划外的维护事件会产生成本和停机时间，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机的原始设备制造商(OEM)提供延长保修和/或服务协议。因此，OEM需要承担计划内和计划外的维护活动成本，以赚取事先商定的费用。例如，产生这些维护成本的原因可能是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/或者修理和检查的组合，这些事件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，所面临的挑战在于准确地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数据来预测可能在延长使用期发生的维护成本和事件。尽管已知一些保修分析和/或风险分析，但是此类已知分析并未涵盖风力机独有的情况。另外，还已知用于预测工程设备的风险和寿命的统计模型。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。精算界也一直致力于预测工程设备的长期成本这一问题，并且已经开发出了一些已知精算方法。已知的精算工程方法结合使用工程、运行研究和精算学技术来对长期服务协议建模，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，已发表文章讨论了根据已知方法而使用概率设计对延长保修进行建模；使用系统传输理论来分析风力机的性能和可靠性；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，关于风力机可靠性的已发表论文都有特定的应用焦点。例如，这些已发表论文主要关注一些运用威布尔分析(Weibull analysis)等行业标准的可靠性分析技术来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，至少一种已知状态监视系统将可靠性和历史现场数据与运行信息相融合。
发明内容
一方面，本发明提供一种用于为至少一台风力发电机管理与全面服务协议(FSA)相关的风险的系统。所述系统包括经配置以存储数据的存储装置，所述数据至少包括关于所述至少一台风力发电机的多个服务报告；以及连接到所述存储装置的处理器单元。所述处理器单元包括经编程的可编程硬件部件。所述处理器单元经配置以通过文本挖掘系统来分析所述多个服务报告中的文本，以输出关于所述至少一台风力发电机的故障信息；通过自上而下模拟器来从所述文本挖掘系统接收所述故障信息，以执行产生分布模型的模拟；以及通过自下而上模拟器从所述文本挖掘系统接收所述故障信息，以执行产生外推模型的模拟。
其中所述存储装置进一步包括风险模型数据库，所述风险模型数据库包括所述分布模型和所述外推模型。其中所述处理器单元经进一步配置以通过协定模拟器，根据所述分布模型和所述外推模型而至少生成所述至少一台风力发电机的所述FSA的成本。其中所述处理器单元经进一步配置以通过潜在故障模式系统来使用工程计算和基于物理学的寿命计算中的至少一者，以生成潜在问题模型，并将所述潜在问题模型输出到所述自下而上模拟器。其中所述处理器单元经进一步配置以通过风险指数系统生成输出到所述自下而上模拟器的加法器，所述加法器根据异常风险而生成。其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述风险指数系统，使用以下项中的至少一项来计算所述异常风险供应商质量指数、季节性指数、风力机使用情况指数、风力机完好情况指数，以及地理空间风险指数。其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述文本挖掘系统来执行多台风力发电机的同类分析，以将所述多台风力发电机分割成由同类风力机构成的组；以及通过所述风险指数系统，根据所述同类分析而生成所述加法器。其中所述分布模型包括频率模型和严重程度模型，所述处理器单元经进一步配置以通过所述自上而下模拟器来整合所述至少一台风力发电机的多个服务事件，以生成用以预测事件频率的所述频率模型。其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述自下而上模拟器来将所述至少一台风力发电机分解成多个子系统，并针对所述多个子系统中的每个子系统估计频率和严重程度模型。其中所述处理器单元经进一步配置以通过所述自下而上模拟器，使用风险指数系统生成的加法器来补偿所述至少一台风力发电机正在运行时所处的唯一状态。另一方面，本发明提供一种用于为至少一台风力发电机管理与全面服务协议(FSA)相关的风险的方法。所述方法包括使用文本挖掘系统来分析关于所述至少一台风力发电机的多个服务报告中的文本，以生成故障数据；使用自上而下模拟器来根据所述故障信息执行产生分布模型的模拟；以及使用自下而上模拟器来根据所述故障信息执行产生外推模型的模拟。所述的方法进一步包括将所述分布模型和所述外推模型存储在风险模型数据库中。所述的方法进一步包括使用协定模拟器，根据所述分布模型和所述外推模型而至少生成所述至少一台风力发电机的所述FSA的成本。所述的方法进一步包括使用潜在故障模式系统，根据工程计算和基于物理学的寿命计算中的至少一者而生成潜在问题模型；以及将所述潜在问题模型输出到所述自下而上模拟器。所述的方法进一步包括使用风险指数系统，根据异常风险而生成加法器；以及将所述加法器输出到所述自下而上模拟器。所述方法进一步包括使用以下项中的至少一项来计算所述异常风险供应商质量指数、季节性指数、风力机使用情况指数、风力机完好情况指数，以及地理空间风险指数。
所述方法进一步包括使用所述文本挖掘系统来执行多台风力发电机的同类分析，以将所述多台风力发电机分割成由同类风力机构成的组；以及使用所述风险指数系统，根据所述同类分析而生成所述加法器。其中所述分布模型包括频率模型和严重程度模型，所述方法进一步包括使用所述自上而下模拟器来整合所述至少一台风力发电机的多个服务事件，以生成用以预测事件频率的所述频率模型。所述的方法进一步包括将所述至少一台风力发电机分解成多个子系统；以及使用所述自下而上模拟器，针对所述多个子系统中的每个子系统估计频率和严重程度模型。所述的方法进一步包括使用风险指数系统生成的加法器，补偿所述至少一台风力发电机正在运行时所处的唯一状态。
图1到图14所示是本专利申请文件所述系统和方法的示例性实施例。图1是示例性风力机的示意图。图2是用于图1所示风力机的示例性机舱的局部截面图。图3是可用于图1所示风力机的示例性计算机系统的简化方框图。图4是可用于图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所示系统实施的全面服务协议(FSA)系统的示意图。图6是用于图5所示FSA系统的示例性文本挖掘系统的示意图。图7是由图6所示文本挖掘系统实施的示例性分类方法的流程图。图8是使用图6和图7所示系统和方法生成的示例性聚类图。图9是使用图6和图7所示系统和方法生成的示例性聚类直方图。图10是可由图6所示文本挖掘系统实施的示例性变化检测方法。图11是可由图6所示文本挖掘系统实施的用于风力机群或风电场的示例性变化检测方法。图12是可使用图6所示文本挖掘系统生成的显示对一组风力机进行分割的示例图。图13是可使用图6所示文本挖掘系统生成的聚类邻近结构的示例图。图14是可使用图5所示FSA系统生成的自上而下模型的示例图。部件标号列表
标号部件标号部件
loo 风力机102 mn
104 支撑表面106 H
108 WtHO I&S
112 转子叶片U4 M
权利要求
1.一种用于为至少一台风力发电机(100)管理与全面服务协议(FSA)相关的风险的系统(300)，所述系统包括 经配置以存储数据的存储装置(209)，所述数据至少包括关于所述至少一台风力发电机的多个服务报告(406、420);以及 连接到所述存储装置的处理器单元(211)，其中所述处理器单元包括经编程的可编程硬件部件，所述处理器单元经配置以 通过文本挖掘系统(400)来分析所述多个服务报告中的文本，以输出关于所述至少一台风力发电机的故障信息； 通过自上而下模拟器(308)来从所述文本挖掘系统接收所述故障信息，以执行产生分布模型的模拟；以及 通过自下而上模拟器(310)来从所述文本挖掘系统接收所述故障信息，以执行产生外推模型的模拟。
2.根据权利要求I所述的系统(300)，其中所述存储装置(209)进一步包括风险模型数据库(322)，所述风险模型数据库包括所述分布模型和所述外推模型。
3.根据权利要求I所述的系统(300)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过协定模拟器(324)，根据所述分布模型和所述外推模型而至少生成所述至少一台风力发电机(100)的所述FSA的成本。
4.根据权利要求I所述的系统(300)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过潜在故障模式系统(312)来使用工程计算和基于物理学的寿命计算中的至少一者，以生成潜在问题模型，并将所述潜在问题模型输出到所述自下而上模拟器(310)。
5.根据权利要求I所述的系统(300)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过风险指数系统(318)生成输出到所述自下而上模拟器(310)的加法器，所述加法器根据异常风险而生成。
6.根据权利要求5所述的系统(300)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述风险指数系统(318)，使用以下项中的至少一项来计算所述异常风险供应商质量指数、季节性指数、风力机使用情况指数、风力机完好情况指数，以及地理空间风险指数。
7.根据权利要求5所述的系统(300)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以 通过所述文本挖掘系统(400)来执行多台风力发电机(100)的同类分析，以将所述多台风力发电机分割成由同类风力机构成的组；以及 通过所述风险指数系统(318)，根据所述同类分析而生成所述加法器。
8.根据权利要求I所述的系统(300)，其中所述分布模型包括频率模型和严重程度模型，所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述自上而下模拟器(308)来整合所述至少一台风力发电机(100)的多个服务事件，以生成用以预测事件频率的所述频率模型。
9.根据权利要求I所述的系统(300)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述自下而上模拟器(310)来将所述至少一台风力发电机(100)分解成多个子系统，并针对所述多个子系统中的每个子系统估计频率和严重程度模型。
10.根据权利要求I所述的系统(300)，其中所述处理器单元(211)经进一步配置以通过所述自下而上模拟器(310)，使用风险指数系统(318)生成的加法器来补偿所述至少一台风力发电机(100)正在运行时所处的唯一状态。
全文摘要
本发明提供一种用为至少一台风力发电机管理与全面服务协议(FSA)相关的风险的系统。所述系统包括经配置以存储数据的存储装置，所述数据至少包括关于所述至少一台风力发电机的多个服务报告；以及连接到所述存储装置的处理器单元。所述处理器单元包括经编程的可编程硬件部件。所述处理器单元经配置以通过文本挖掘系统来分析所述多个服务报告中的文本，以输出关于所述至少一台风力发电机的故障信息；通过自上而下模拟器来从所述文本挖掘系统接收所述故障信息，以执行产生分布模型的模拟；以及通过自下而上模拟器从所述文本挖掘系统接收所述故障信息，以执行产生外推模型的模拟。
文档编号G06Q50/06GK102982385SQ20121027616
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S.维塔尔, G.A.柯丁, K.曼纳, P.什里瓦斯塔瓦 申请人:通用电气公司