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申请/专利权人：国网上海市电力公司;重庆邮电大学

摘要：本发明涉及一种双馈风电机组齿轮箱的运行温度故障预测方法，包括以下步骤：获取双馈风电机组齿轮箱的实时运行温度数据和最新的多个历史运行温度数据作为输入序列，输入至预先训练好的温度生成模型中，生成下一时间段内预测的运行温度数据，并进一步根据所述下一时间段内预测的运行温度数据进行运行温度故障预测，得到运行温度故障预测结果，其中，所述温度生成模型包括残差连接子模块和与其依次连接的长短期记忆编码子模块和注意力解码子模块。与现有技术相比，本发明具有有效预测风电机组齿轮箱发生故障、提高风电机组齿轮箱运行的稳定性和可靠性等优点。

主权项：1.一种双馈风电机组齿轮箱的运行温度故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取双馈风电机组齿轮箱的实时运行温度数据和最新的多个历史运行温度数据作为输入序列，输入至预先训练好的温度生成模型中进行同时预测，生成下一时间段内预测的运行温度数据，并进一步根据所述下一时间段内预测的运行温度数据进行运行温度故障预测，得到运行温度故障预测结果，其中，所述输入序列为多维数据，涉及双馈风电机组齿轮箱多个强相关的变量，包括平均齿轮箱油温、平均齿轮箱主轴承温度、平均齿轮箱轮毂侧轴承温度、平均齿轮箱发电机侧轴承温度、平均齿轮箱A3口温度、平均齿轮箱二级油温、平均齿轮箱主泵处油温和平均齿轮箱离线过滤泵处油温，所述下一时间段内预测的运行温度数据和输入序列具有相同的变量，所述温度生成模型包括残差连接子模块和与其依次连接的长短期记忆编码子模块和注意力解码子模块；所述温度生成模型的执行步骤包括：所述残差连接子模块对所述输入序列进行数据特征提取；所述长短期记忆编码子模块对所述数据特征进行逐层编码以学习数据特征之间的长时间序列特征，得到固定长度的特征编码表示和长时记忆向量；基于所述固定长度的特征编码表示和长时记忆向量，采用所述注意力解码子模块进行逐层解码并在逐层解码过程中修改每个特征编码表示的权重，输出下一时间段内预测的运行温度数据，其中下一时间段的预测时间步长大于10个时间步长；所述残差连接子模块包括三部分，第一部分包括一个一维卷积层、一个批标准化层、一个Relu激活层和一个最大池化层，第二部分包括一系列的残差块层，第三部分包括一个平均池化层和一个全连接层；每个残差块层由多个BasicBlock块组成，每个BasicBlock块包括两个连续的一维卷积层、后接在每个一维卷积层的批标准化层和ReLU激活层以及一个跳跃连接以实现残差连接；所述注意力解码子模块包括全连接层、Softmax层和长短期记忆单元层。

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