【摘 要】
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随着风电行业的快速发展,风电机组的累计装机容量已位列世界第一,但相应的风电场运维技术却不够成熟,在加上风电机组各制造商的整机制造水平存在差异以及风电机组的运行环境恶劣等因素,使得风电机组故障频发,增加了维修成本,降低了风电场的经济效益。本文基于筛选过的张北某风电场的实际运行故障数据,分别用传统威布尔模型和现代神经网络模型对其进行可靠性分析,并将两种方法得到的结果进行对比分析,得到最优可靠性指标。最
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随着风电行业的快速发展,风电机组的累计装机容量已位列世界第一,但相应的风电场运维技术却不够成熟,在加上风电机组各制造商的整机制造水平存在差异以及风电机组的运行环境恶劣等因素,使得风电机组故障频发,增加了维修成本,降低了风电场的经济效益。本文基于筛选过的张北某风电场的实际运行故障数据,分别用传统威布尔模型和现代神经网络模型对其进行可靠性分析,并将两种方法得到的结果进行对比分析,得到最优可靠性指标。最后运用得到的可靠性指标建立风电机组成组维修模型,给出成组维修策略计划。论文的主要研究工作如下:(1)基于风电场实际运行产生的故障历史数据,建立威布尔分布模型并估计模型参数,得到风电机组整机及部件的可靠性量化指标。(2)基于神经网络模型及参数估计。以风电场运行故障的历史数据为基础,应用神经网络模型对风电机组零部件的可靠性指标进行求解,并与运用威布尔模型得到的可靠性指标进行了对比分析。(3)预防性成组维修策略研究。利用前述方法得到风电机组零部件的可靠性分析结果,计算维修费用,然后建立风电机组成组维修模型,模型计算的目标是使得总维修费用最低,最终目的是优化成组维修时间并给出风电机组成组维修策略计划结果。
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