【摘 要】
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随着能源结构的调整,新型环保能源得到了快速发展。风力发电以其资源丰富、清洁环保、技术成熟的优势,得到了广泛的关注和应用,成为目前最具发展潜力的新能源之一,有着巨大的环保效益和经济效益。然而风机所处环境恶劣,运行工况复杂多变,为了保证发电的安全和效率,对风电机组重要部件和整体机组的状态预测具有重要意义。首先,本文介绍了风电机组的工作原理和基本结构,统计了机组各部件的故障信息;对风电机组SCADA系统
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随着能源结构的调整,新型环保能源得到了快速发展。风力发电以其资源丰富、清洁环保、技术成熟的优势,得到了广泛的关注和应用,成为目前最具发展潜力的新能源之一,有着巨大的环保效益和经济效益。然而风机所处环境恶劣,运行工况复杂多变,为了保证发电的安全和效率,对风电机组重要部件和整体机组的状态预测具有重要意义。首先,本文介绍了风电机组的工作原理和基本结构,统计了机组各部件的故障信息;对风电机组SCADA系统的监测参数进行了介绍并分类,对SCADA无用数据和异常数据进行了处理,并建立了基于MIV-BP神经网络的特征选择模型。其次,选择对风电机组影响较大的三个状态参数进行预测建模,分别为齿轮箱油温、转子转速、有功功率;利用MIV-BP神经网络对输入参数的相关性进行排序,并最终确定预测模型的输入参数;分别基于DBN和LSTM建立了风电机组状态参数预测模型,对神经网络的参数进行测试确定预测模型结构,根据RMSE、MAPE、MAE三个评价指标验证了神经网络预测模型的有效性。最后,针对风电机组状态参数预测模型只能对单一指标参数进行评价的问题,提出了基于模糊综合评价的风电机组整体运行状态评价模型,该模型建立了风电机组运行状态综合评价指标体系,将风电机组的运行状态划分为“健康、良好、注意、故障”四个等级,然后对温度指标进行修正,求取指标的劣化度并利用组合赋权法确定指标权重,将正态云模型代替传统隶属函数以确定指标隶属度,最终求得健康评价矩阵,并根据最大隶属度原则来判断机组健康状态,实验结果验证了该模型的有效性。
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