数据驱动的风电机组部件故障预警

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随着风力发电技术的大力发展,风电机组的单机容量越来越大,设备维护和故障预警成为保证风电机组正常运行,降低企业运营成本的关键问题。由于风电机组复杂的机电结构,各部件之间存在强相关性,导致风电机组部件之间存在连锁反应和相互影响,增加了风电机组部件故障预警的难度。现有的风电机组部件故障预警方法存在预警时间过短,预警精度较低的问题,使得风电业主来不及备件和优化维护计划。本文针对以上问题,基于风电机组 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition采集的数据,研究
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