【摘 要】
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风电机组所处地理环境恶劣、地势偏远,致使风电机组部件容易出现状态退化。为了减少风电机组出现故障的频率,增加其可靠性,本文基于风电机组的数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA）数据,研究风电机组状态参数预测、各部件的退化评估及剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）评估预测问题。首先,本文基于当前
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风电机组所处地理环境恶劣、地势偏远,致使风电机组部件容易出现状态退化。为了减少风电机组出现故障的频率,增加其可靠性,本文基于风电机组的数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA）数据,研究风电机组状态参数预测、各部件的退化评估及剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）评估预测问题。首先,本文基于当前研究热点,分析了风力发电及风电机组剩余使用寿命预测现状,阐述了SCADA系统的架构、检测性能和发展现状,研究了SCADA系统数据预处理方法,为后续研究打下数据基础。其次,考虑风电机组状态参数存在冗余问题,分析了风电机组状态参数的相关性,找出了表征风电机组性能退化状态的参数,用多种神经网络模型分别对风电机组状态参数进行了预测分析,并在比较不同神经网络预测结果后,最终设计和实现了长短期记忆和卷积神经网络相结合的风电机组状态参数预测方法。现场实验表明:该方法的预测结果与实际风电场监测数据的误差更小。再次,以上述风电机组状态参数预测结果为基础,提出了一种基于信息融合的风电机组RUL评估模型的改进方法,由风电机组有效功率波动、风能利用率、开机运行比率、功率性能可靠性、齿轮箱轴承温度偏度以及齿轮箱轴承温度峰度共同融合构成风电机组主要部件状态退化的评估模型。用主成分分析法求出各评估准则的权重值,用信息融合方法建立了风电机组RUL评估预测模型。现场实验结果表明:本文构建的风电机组RUL评估预测模型简单、可靠。最后,本文用Python语言设计和开发了一款风电机组状态评估与预测系统软件。该软件能够完成风电场SCADA数据预处理、风电机组状态参数预测和风电机组退化状态评估,具有一定的实用性。
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