在当今传统能源日渐减少的世界中，世界各国已转向发展可再生能源。为绿色清洁的可再生能源，风能已经成为中国许多研究和使用的来源。中，储能单元的健康，正常运行一直是确保风电场盈利的主要手段和决定性因素。于风能存储单元的故障而损失的每年发电和维护成本导致风电场的巨大经济损失。了减少故障的维护时间和成本，建立了一种模型，用于评估风能存储单元的健康状态并预测储能单元的故障风力发电机是必要的。文提出的健康模型使用并行空间理论作为理论支持，并使用大数据技术作为建模的技术手段，以基于虚拟机理论的设备创建状态监控模型。行空间，提高了风能储能单元的运行效率，减少了冷库。设备维护引起的损失。您在上一节中看到的那样，该部分必须提供一个完整性模型，以实时检测风能冷库机组的完整性状态。行空间也称为平行宇宙，平行宇宙的概念不是由于时间旅行的悖论，而是由于量子力学，因为它涉及不确定性，也就是说，说量子不确定性。行宇宙的概念得益于现代量子力学的科学发现。1950年代，冷凝器价格当物理学家观察量子时，他们发现每次观察的量子状态都不同。于空间中的所有物质都是由一个量子组成的，因此这些科学家认为，由于每个量子具有不同的状态，因此宇宙可能不是一个整体，而是由几个相似的宇宙组成，因此是一个平行的宇宙。量不确定。风能冷库由于环境因素变化而运行时，其自身计算机设备的寿命以及故障外观，运行状态的差异风能冷库的变化，修改状态的数量也不确定。为平行空间具有多个共存空间，并且每个空间中每个对象的特性具有不同的状态，并且几个风能制冷存储单元在生命周期的给定点具有多个状态，因此每个州都有相似的特征。此，本文结合并行空间理论，基于并行空间理论，给出了设备状态监测的ECMM模型。上所述，本节介绍了基于并行时空理论的ECMM设备状态监测模型，并提供了一种基于ECMM模型的评估风力冷藏仓库完整性状态的方法。于并行空间理论的ECMM的理论建模过程如图1所示。主要分为三个阶段：并行空间划分，并行空间推导和并行空间的计算。信价值。先，数据的预处理。用集中式数据中心平台收集每个风电场所有风机的所有参数的历史数据，根据风能存储单元每个参数的数据含义和取值，收集的数据使用大数据技术进行清理，清理和修复。待数据预处理作业。二，提取健康时期。力涡轮机的健康运行状态是制冷风力涡轮机的运行状态，无故障，误报和稳定运行。风能存储单元整个生命周期的时间轴上，推导出风能存储单元故障后的时间段包括：警报，故障和故障的时间段，停止的时间段以及无通讯的时间段。下的时间就是健康期。
后，形成平行空间。不同的环境因素下，对于健康运行过程中的不同参数，风能制冷机组可能具有不同的健康状态值。果，环境条件被划分为多个维度，例如风速，温度，大气压力，空气密度和使用寿命，并且步骤被划分为步骤。台阶尺寸削减的尺寸的组合是一个空间，并且寿命相同的所有空间都构成一个平行的空间。风能存储单元的整个生命周期中，由于其寿命不断变化，风能存储单元从一种空间的健康状态转移到另一种健康状态沿时间轴空间的健康状态。且该过程沿时间轴是单向的。多个空间状态根据环境继续推导几个平行的空间状态。每个空间的健康数据中提取风能存储单元。个参数的业务价值和挖掘算法用于计算多维环境组中每个参数的特征值，包括值的范围，平均值和聚类。多维环境的各种参数的特征值相同。个参数具有其自身的权重，并且使用每个参数的权重及其自身的特征值来计算风能冷藏单元的健康状态的完整性值。
一节提供了构建ECMM模型理论模型的方法。是，由于理论模型需要与理论支持相同类型和类型的冷库的大量数据，并且无法评估并行空间的最终数量，因此当前集中控制中心收集的数据不符合标准。此，本节将介绍基于并行空间理论的ECMM设备状态监测模型的应用模型，如图2所示，该模型主要分为两个阶段：生成风能存储单元的健康状态和风能存储单元的健康状态之间的转换。先，数据的预处理。过程与ECMM的理论模型相同。次，提取和划分健康的时间段。
康期的提取过程与理论模型的健康时间段的提取过程相对应，扣除风能制冷机组的不健康运行期后，剩余时期为健康期。于在过渡期之后冷藏单元的参数运行状态发生了显着变化，并且在进入环境的前N分钟开始了N分钟，因此冷藏单元在整个生命周期中分为稳定期状态和过渡期状态。据实际统计，将在不同的稳定状态之间切换时所需的不稳定时间值作为分界点。整个生命周期生命周期内，收集相同型号的所有风能制冷存储单元，并将过渡期和稳定期的数据分开。
后，健康状态的产生。收集的稳定健康期为例，环境条件也分为风速，温度，大气压力和空气密度等几个维度，步长分为每个维度，理论模型的寿命都会被忽略。据台阶尺寸切割的尺寸组合产生一个空间，所有空间形成一个平行空间。收集期间，同一空间中会有大量数据。们计算和分析属于同一空间的数据，以获得不同空间中的数据。些特性称为条件环境中的状态。风能存储单元运行时，该单元将随时间和当前时间找到当前环境中的气流状态，即正常运行状态。境的演变。位收集的数据是有限的，没有相应的空间。此，有必要判断冷藏单元风能的当前状态。果满足健康的上述时间段，则可以扩展并行空间，即，通过自学习。
偿由于数据收集不足而导致的部分匹配不足的方法。而言之，ECMM应用程序模型是在创建过程中创建的，但它不符合风能存储单元的整个生命周期顺序，但已创建由于十种环境因素的变化。冷藏单元实时运行时，对应于该瞬间的空间将自动恢复，此时的完整性状态值与计算的完整性状态值之间的差通过计算可以知道空间。ECMM理论模型的建立依赖于风型相同类型的制冷存储单元的相同生命周期的大量数据，如果没有可用的数据量，则该模型ECMM应用程序具有明显的优势和实用性。面介绍了如何构建ECMM模型，并主要介绍了基于ECMM应用模型的冷风储能单元运行状况评估方法，如图3所示。于ECMM模型的风能存储单元的健康状态评估主要分为四个阶段：风能存储单元的健康状态评分，模型的相同健康状况评分，风能存储单元的完整评分，健康状况的预测。
风能存储单元的实时数据用作模型的输入数据，使用模型比较算法获得相同的模型完整性评分和模型状态。给自足：需要使用最新的评分算法来计算风能存储单元的完整分数。境预测算法用于预测风能存储单元的状态。过监视和收集风能存储单元上的实时数据，ECMM模型比较算法用于获得相同模型的健康状态评分。述了模型比较算法的进展，如图4所示。能冷库机组的大型监控系统用于监控机组的所有参数。库的风能。根据此时环境的各个维度的值以及当前环境中风力涡轮机环境的运行时间，恢复相应ECMM模型中的并行空间。过对平行空间中风能冷库机组参数特征值的计算，得到了风能冷库机组相应参数的特征值。要参数的特征值在并行空间中不满足指定参数的特征值完整性范式，则应从参数的权重值和该值中减去完整性值每个参数要减去的参数。余的健康值是当时风能冷库运行的完整性值。如，当风能存储单元完全健康时，完整性值为100。了各种环境维度的参数外，还有五个参数A，冷凝器价格B，C，D和E。设三个参数A，B和C的特征值不对应于相应并行空间参数A，B和C的三个特征值的健康范围。此，当前时间的健康值风能冷库的单位是100-a×Xl-b×x 2 -c×x 3，其中a，b和c分别是三个参数A，B和C的权重值，其中x1，x2 x3和x3分别是A，B和C的三个参数，无法满足健康范围。扣除的健康值。同类型的风能存储单元的健康状况可以反映该模型的风能存储单元的好处和常见问题，以及对风能存储单元制造商的反馈。能存储单元，这有助于提高模型的效益并解决问题。高企业产品的质量和服务，并为公司开发新产品提供新思路。康状态评分包括同一公园的风电场的冷库的非熟练率，优良率和平均分三个部分。定义风能存储单元的合格限制：不遵守该限制的数量占总数的百分比等于不合格率。
于同样的原因，优秀的自定义限制，超出限制的数量百分比和总单位数就是出色的比率。均值是除去优秀和不熟练的蓄冷器后剩余的风力蓄冷器的平均值，因此避免了优秀的蓄冷器或不合格的蓄冷器被掩盖风电场的整体风能。藏单元的健康价值。时，如果相应ECMM模型的平均值在一定时间内较低，则表明该模型的风能存储单元存在普遍问题，需要与制造商联系风能存储单元准时。力涡轮机的冷库的满分是整个风力发电场的相同模型中的风能存储单元的健康状态。整的评分算法通过水平比较其自身的健康状态与其他存储单元的状态来观察风力发电机组的健康状态稳定性和变化率相同型号的冷风机。用导入的环境预测数据并根据ECMM模型检索相应的空间，从而预测风能存储单元的未来状态。上所述，基于ECMM模型的风能储能单元健康状态评估方法主要基于对风能储能单元各种参数值的实时检测。使用环境参数在ECMM模型中找到相应的平行空间f white j，并使用各种空间参数。征值算法当时搜索风能冷库的每个参数的值，并确定其是否在并行空间中指示的健康范式之内，以及是否不满足健康值的计算。时，对同一风电场中所有风能储能单元的健康值进行汇总和计算，得出整个风电场的健康状态。能预测中的环境预测值用于预测风能冷藏单元的运行状态。风冷式存储单元的运行状况进行了完整的检查和评估。本文中，当前的风电场无法有效地评估冷藏库的健康状况，最后，提出了解决因关闭冷藏库而造成的经济利益损失的解决方案。于并行空间理论的最新ECMM设备状态监测模型的理论模型和应用模型均基于并行空间理论作为模型的理论支持，并且该技术大数据被用作建模的技术手段。述了基于ECMM模型的风蓄冷器卫生评估方法。于该文献仅考虑了风能存储单元的运行状态，因此可以忽略风能存储单元的故障状态。合平行空间的思想，作者建立了针对不同风冷库机组不同故障的故障模型，以预测和诊断风冷库机组的故障。目是相对较大和广泛的。互验证了整体健康模型和故障模型，并从各个方面保证了风能冷库机组的运行状态。
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