為盡早發(fā)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組早期故障,減少風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)維成本,提出一種基于功率曲線分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)警方法。首先,依據(jù)功率特性曲線,使用最小二乘與離散度分析結(jié)合的算法對(duì)SCADA數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,以保留符合機(jī)組正常工況的數(shù)據(jù)作為建模的訓(xùn)練數(shù)據(jù),從而提高模型的精度。然后,使用隨機(jī)森林算法篩選模型的輸入?yún)?shù)以簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu),并通過對(duì)比隱含層的數(shù)目建立風(fēng)電機(jī)組的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后,結(jié)合滑動(dòng)窗口模型,提出一種能反映機(jī)組實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)的指標(biāo),并通過非參數(shù)估計(jì)法確定該指標(biāo)的閾值,以實(shí)現(xiàn)狀態(tài)預(yù)警及在線監(jiān)測(cè)。該方法充分利用SCADA數(shù)據(jù),且不需要對(duì)風(fēng)電機(jī)組復(fù)雜的物理特性進(jìn)行分析。將該方法分別用于某風(fēng)電場(chǎng)的變槳系統(tǒng)和偏航系統(tǒng)的故障預(yù)警,實(shí)驗(yàn)結(jié)果是分別提前18.5 h和28.4 h出現(xiàn)預(yù)警信號(hào),進(jìn)一步證明方法的有效性。 

【文章來源】：中國(guó)測(cè)試. 2020年08期 北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 數(shù)據(jù)篩選與預(yù)處理
    1.1 SCADA數(shù)據(jù)
    1.2 最小二乘法與離散度分析結(jié)合的數(shù)據(jù)篩選
        1.2.1 最小二乘法濾波原理
        1.2.2 離散度分析原理
        1.2.3 數(shù)據(jù)篩選步驟及結(jié)果
2 隨機(jī)森林與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    2.1 隨機(jī)森林法特征參數(shù)選擇原理
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    2.3 基于隨機(jī)森林特征篩選的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
        2.3.1 風(fēng)機(jī)性能預(yù)測(cè)模型輸入?yún)?shù)選擇
        2.3.2 風(fēng)機(jī)性能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立
3 基于滑動(dòng)窗口模型的運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別指標(biāo)
    3.1 滑動(dòng)窗口模型
    3.2 狀態(tài)識(shí)別指標(biāo)
4 風(fēng)機(jī)故障狀態(tài)預(yù)警實(shí)例驗(yàn)證
    4.1 實(shí)例一
    4.2 實(shí)例二
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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