风电机组所处环境复杂，工况非常恶劣，机组发生故障的概率大，这给大规模风力发电系统的安全可靠运行带来极大挑战。本项目以大型风力发电机组传动链故障为研究对象，研究风力发电机组风轮、传动链和电气部件常见故障的传播机理，确定风电机组故障特征提取方案，建立风力发电机组状态监测与故障诊断研究的分析理论体系；开发了一款振动监测数据采集器，通过光纤通讯方式上传至云服务台，在云服务台实现基于上传的实时数据进行风机故障在线诊断的功能；开发出一套具有商业应用前景和具备市场竞争力的风电机组状态监测系统。本项目研究无论在学术层面还是在工程层面都是一个前沿的、有价值的课题，对提高我国风电系统的理论研究与现场运行水平，实现风电技术自主化具有重大意义。

风力发电机组是风力发电系统的关键设备,长期运行在恶略的工作环境下，由于缺乏有效的故障诊断方法，多种常见故障无法提早预警，导致故障停机时间较长，造成巨大的经济损失。本项目通过分析风力发电机组的常见故障传播机理，从时间和空间多维度出发，从多个数据源中提取风力发电机组的故障特征；研究和建立表征风力发电机组常见故障的故障特征最小集；建立描述风力发电机组整体特性的故障分析模型；分析研究风力发电机组故障过程的动态特性，以及风力发电机组在各种运行模式下机械与电气等部件综合因素对风电机组故障特征量的影响；采用数据挖掘技术进行基于D-S证据理论的数据融合，以最少维数的故障特征量完全表征某一类常见故障，建立风电机组状态识别、故障预测、故障排除的完整解决方案。目标是建立风力发电机组状态监测与故障诊断研究的整体分析理论体系，为风力发电机组的状态监测与故障诊断的研究、设计、运行提供新的理论支持和分析手段。

目前故障诊断领域的研究方向大多集中于提升诊断算法的有效性，而忽视了底层数据传输的模式研究。本课题致力于研究开发基于大数据平台的电网故障诊断系统：运用大数据平台在数据收集方面高效、稳定的能力，建立从变电站过程层直接采集故障信息的故障数据收集模型，为上层的故障诊断提供快速、准确且格式统一的数据源；基于该大数据平台，研究实现以故障知识的表示形式为基础，按照故障特点择优选取智能方法的一种新型故障诊断算法，实现诊断。该方法在诊断效率上较传统方法有较大的提升。课题主要研究内容和关键技术包括：适用于故障诊断系统的大数据平台构建方法研究；故障数据格式统一性的研究；大数据平台基础之上集中式故障诊断方法的研究；数据分布式收集与故障元件集中式诊断相结合的新型诊断框架的研究以及关键信息缺失情况下故障诊断算法的研究。本课题将会在故障诊断领域以独到的见解开展一个全新的研究，其研究成果具有重要的理论意义及应用价值。按照资助项目计划书对本项目展开了较深入的研究，搭建了基于大数据平台的电网故障诊断架构，取得了较好的成果。借助国家自然科学基金这个强有力的平台，不仅提高了课题组的科研水平和科研能力，还极大的活跃了学术气氛，加强了与国内外同行的交流与合作，同时还带动了横向项目研究和开发的水平，使大批研究生得到了锻炼，人才培养质量的得到加强。课题组在对已有电力系统故障诊断研究成果的基础上，经过三年的努力，发表期刊论文7篇，其中SCI收录1篇，EI收录4篇；参加国内外会议并提交论文1篇，为EI收录；授权发明专利2项。 2100433B

目前故障诊断领域的研究方向大多集中于提升诊断算法的有效性，而忽视了底层数据传输的模式研究。本课题致力于研究开发基于大数据平台的电网故障诊断系统：运用大数据平台在数据收集方面高效、稳定的能力，建立从变电站过程层直接采集故障信息的故障数据收集模型，为上层的故障诊断提供快速、准确且格式统一的数据源；基于该大数据平台，研究实现以故障知识的表示形式为基础，按照故障特点择优选取智能方法的一种新型故障诊断算法，实现诊断。该方法在诊断效率上较传统方法有较大的提升。课题主要研究内容和关键技术包括：适用于故障诊断系统的大数据平台构建方法研究；故障数据格式统一性的研究；大数据平台基础之上集中式故障诊断方法的研究；数据分布式收集与故障元件集中式诊断相结合的新型诊断框架的研究以及关键信息缺失情况下故障诊断算法的研究。本课题将会在故障诊断领域以独到的见解开展一个全新的研究，其研究成果具有重要的理论意义及应用价值。

实时遥测定义及意义

目前，“数据融合”的定义为对来自多信息源的数据和信息进行相关、互连和合并处理，以获得准确的目标信息。这种融合是基于多信息或多传感器的。而本文所要论述的“实时遥测数据融合”基于同一信息源的多路采集数据流，即采用网络技术将多个采集设备连接起来，在接收同一目标发出的PCM数据流时，对多个采集设备所采集到的数据进行实时筛选、择优和融合，从而获得实时最佳数据。

实时遥测数据融合器实质上是一个软件产品。在分布式遥测系统中，它可以任意驻留在采集服务器或者任一客户端上。当PCM数据流的位速率很高、处理负荷很大时，它也可以单独运行在一台数据融合服务器上。

实时遥测数据融合对于外场试验具备两个方面的意义：①有效地提高了靶场遥测地面系统提供的遥测数据的质量，即在多个采集设备中，只要有一个采集设备正常，或者各个采集设备分别在不同时间段内工作正常，就能确保远程指挥大厅显示出准确的遥测数据。②从某种意义上来说，可适度减小遥测地面接收系统的压力，降低遥测成本。接收系统的性能提高到一定程度后，付出的成本将是指数级上升的。实时遥测数据融合的存在让我们可以考虑在要求的可靠度范围内不用过多地增加地面接收设备的数量，在遥测地面接收系统指标已经达到一定水平时不必过分强调指标的提升。

实时遥测结构设计

如图2所示，实时遥测数据融合软件由三个部分组成：

①设备管理模块获得局域网上采集设备服务器的位置信息，将各采集服务器上的数据暂存于相应的缓冲区中。

②数据融合模块根据融合策略对各个设备缓冲区的数据进行判断、选择和融合，并将融合结果送往输出缓冲区。

③效果评估模块对数据融合结果进行评估，并将输出缓冲区的数据接新地址发往网络。