本发明涉及风电数字化智能体检，具体而言，涉及一种基于风电机组的振动数据的报警方法、装置及系统。
背景技术：
1、现有规划以“数据”为牵引，通过智能运维平台，开展状态管理、检修服务、预测性维护、制造服务平台化运营，提供专业化产线、专业化设备智能运维解决方案及装备大数据分析增值服务，依托装备运维共享服务平台，实现生态圈上、下游企业互联互通、协同发展。
2、目前变速变载设备，如风电机组，其振动监控系统安装在风电机组设备上，作为独立系统运行。在运行过程中采集到的数据混合了风电机组运行状态变化引起振动的数据，数据质量较差，导致无法有效对数据进行诊断及利用。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本发明提供一种基于风电机组的振动数据的报警方法，所述方法包括：获取风电机组运行过程中的过程量数据；所述过程量数据包括以下至少一项：发电机功率、偏航角度、风向、主轴承温度、齿轮箱油温、发电机轴承温度；判断所述风电机组是否处于偏航工况或变桨工况，以及根据所述过程量数据判断所述风电机组是否处于转速波动过大工况、风速波动过大工况或功率波动过大工况；若不处于所述工况，则采集所述风电机组的振动数据；根据所述振动数据进行机组运行状态报警。
2、可选地，所述判断所述风电机组是否处于偏航工况或变桨工况，包括：通过协议读取所述风电机组的偏航起止信号、变桨起止信号；根据所述偏航起止信号、所述变桨起止信号判断所述风电机组是否处于偏航工况或变桨工况。
3、可选地，所述根据所述过程量数据判断所述风电机组是否处于转速波动过大工况、风速波动过大工况或功率波动过大工况，包括：计算预设时间间隔的两个转速数据的差值，若所述差值大于预设转速差值阈值则确定所述风电机组处于转速波动过大工况；或计算预设时间间隔的两个风速数据的差值，若所述差值大于预设风速差值阈值则确定所述风电机组处于风速波动过大工况；或计算预设时间间隔的两个功率数据的差值，若所述差值大于预设功率差值阈值则确定所述风电机组处于功率波动过大工况。
4、可选地，所述根据所述振动数据进行机组运行状态报警，包括：对所述振动数据根据采集条件进行分类，得到不同采集条件下的多组振动数据；所述采集条件包括：风电机组的功率、风电机组的转速；对所述各组振动数据进行处理得到特征趋势数据；根据所述特征趋势数据进行特征提取得到特征值，以及在所述特征值大于预设报警阈值的情况下进行报警。
5、可选地，所述根据所述特征趋势数据进行特征提取得到特征值，包括：对所述特征趋势数据进行基频检测及谐波提取，计算平均后得到故障特征值。
6、可选地，所述方法还包括：将同一功率段/转速段的所述故障特征值进行平均值计算，得到在所述功率段/转速段的振动特征平均值；将所述振动特征平均值乘以预设加权系数，得到预设报警阈值。
7、可选地，所述方法还包括：将所述振动数据及报警信息发送至风场主控室。
8、本发明提供一种基于风电机组的振动数据的报警装置，所述装置包括：过程量获取模块，用于获取风电机组运行过程中的过程量数据；所述过程量数据包括以下至少一项：发电机功率、偏航角度、风向、主轴承温度、齿轮箱油温、发电机轴承温度；工况判断模块，用于判断所述风电机组是否处于偏航工况或变桨工况，以及根据所述过程量数据判断所述风电机组是否处于转速波动过大工况、风速波动过大工况或功率波动过大工况；振动数据采集模块，用于若不处于所述工况，则采集所述风电机组的振动数据；报警模块，用于根据所述振动数据进行机组运行状态报警。
9、可选地，所述工况判断模块，具体用于：通过协议读取所述风电机组的偏航起止信号、变桨起止信号；根据所述偏航起止信号、所述变桨起止信号判断所述风电机组是否处于偏航工况或变桨工况。
10、本发明提供一种基于风电机组的振动数据的报警系统，所述系统包括数据收集器、数据处理器及云平台；所述数据收集器设置于风机处，通过数据收集线路接入风电机组主控环网；所述数据处理器用于将所述数据收集器采集的过程量数据及振动数据进行处理后发送至所述云平台；所述云平台用于执行上述基于风电机组的振动数据的报警方法。
11、本发明实施例提供的基于风电机组的振动数据的报警方法、装置及系统，结合机组过程量数据将采集到的振动数据进行清洗并分类，方便算法进行阈值设定及计算，提高报警准确率，能够准确对现场机组运行状态进行预警，降低风电机组设备因大部件故障而引起的非计划停机。
1.一种基于风电机组的振动数据的报警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述判断所述风电机组是否处于偏航工况或变桨工况，包括：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述过程量数据判断所述风电机组是否处于转速波动过大工况、风速波动过大工况或功率波动过大工况，包括：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述振动数据进行机组运行状态报警，包括：
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述根据所述特征趋势数据进行特征提取得到特征值，包括：
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于风电机组的振动数据的报警装置，其特征在于，所述装置包括：
9.根据权利要求8所述装置，其特征在于，所述工况判断模块，具体用于：
10.一种基于风电机组的振动数据的报警系统，其特征在于，所述系统包括数据收集器、数据处理器及云平台；
