技术特征：
1.一种风电场故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取风电场的风机状态数据；根据所述风机状态数据，通过机器学习方式获取状态偏差量；若根据所述状态偏差量判定风机发生异常时，推送预警提示消息；根据判定风机发生异常时对应的状态偏差量，生成风机故障维修建议数据；推送所述风机故障维修建议数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风机状态数据，通过机器学习方式获取状态偏差量包括：根据所述风电场的风机状态数据，获取自身机组状态数据及相邻机组状态数据；根据所述自身机组状态数据及所述相邻机组状态数据，通过机器学习方式获取基于相邻机组的状态偏差量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风机状态数据，通过机器学习方式获取状态偏差量包括：根据所述风电场的风机状态数据，获取历史记录中相同工况下不同时间的自身机组状态数据；根据所述相同工况下不同时间的自身机组状态数据，通过机器学习方式获取自身机组状态偏差量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风机状态数据，通过机器学习方式获取状态偏差量包括：根据所述风电场的风机状态数据，获取自身机组状态数据、相邻机组状态数据、以及历史记录中相同工况下不同时间的自身机组状态数据；根据所述自身机组状态数据及所述相邻机组状态数据，通过机器学习方式获取基于相邻机组的状态偏差量、并根据所述相同工况下不同时间的自身机组状态数据，通过机器学习方式获取自身机组状态偏差量；归集所述基于相邻机组状态的偏差量及所述自身机组状态偏差量，获取风机的状态偏差量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风电场的风机状态数据之前，还包括：接收风电场scada系统发送的风机状态数据，所述风机状态数据由所述风电场scada系统采用预设毫秒级采样周期采集得到。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推送所述风机故障维修建议数据之后，还包括：接收现场故障处理终端反馈的故障已排除确认消息，并记录故障排除时间；将所述风机状态数据、所述状态偏差量、所述风机故障维修建议数据以及所述故障排除时间关联存储。7.一种风电场故障预警装置，其特征在于，所述装置包括：状态数据获取模块，用于获取风电场的风机状态数据；状态偏差量获取模块，用于根据所述风机状态数据，通过机器学习方式获取状态偏差量；
预警提示消息推送模块，用于若根据所述状态偏差量判定风机发生异常时，推送预警提示消息；维修建议数据生成模块，根据判定风机发生异常时对应的状态偏差量，生成风机故障维修建议数据；维修建议数据推送模块，推送所述风机故障维修建议数据。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本申请涉及一种风电场故障预警方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取风电场的风机状态数据；根据所述风机状态数据，通过机器学习方式获取状态偏差量；若根据所述状态偏差量判定风机发生异常时，推送预警提示消息；根据判定风机发生异常时对应的状态偏差量，生成风机故障维修建议数据；推送所述风机故障维修建议数据。采用本方法能够提高预警准确度。方法能够提高预警准确度。方法能够提高预警准确度。
技术研发人员：陈可 刘明全 周磊 于跃 苏小溪 倪孟岩 周忠 吴良书
受保护的技术使用者：润电风能（佛冈）有限公司
技术研发日：2022.11.14
技术公布日：2023/3/17