路人王
摘要：
目前，我国风力发电机装机增长迅猛，风电产业迅速发展，而风力发
电机组在运行过程中在检测系统中运行产生了海量的运行数据，难以
在实时的情况下做到实时处理运行数据，故提出了Flink实时流式处
理和Kafka高吞吐量的分布式消息系统相结合的风电机组实时故障诊
断及预警的模型架构。利用风电场的服务器数据和各项传感器的数据
为例，引入Flink的checkpoint容错机制解决了数据在网络传输过
程中的丢失和系统出错甚至宕机引起的数据不准确等问题。使用
Flink的DataStream编程API实现了K-Means聚类算法和BP神经网络
算法对风电机组进行实时故障诊断和预警。实验结果表明，该实时故
障诊断及预警方法具有非常优秀的时效性，也证明了该实时故障诊断
及预警方法的有效性和可行性。
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