【摘 要】
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受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下.为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,
【机 构】
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沈阳工业大学电气工程学院 沈阳 110870
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受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下.为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,该方法采用基于互信息的动态特征矩阵描述风电机组的动态特性,通过加权k近邻同时考虑动态特征矩阵中的特征贡献率与累计互信息的影响,利用动态阈值计算降低运行状态突变造成的误报.分别以美国可再生能源实验室5 MW海上风机基准模型的常见传感器和执行器故障以及SCADA数据中记录的变桨系统故障为例,将所提方法的故障检测结果分别与PCA、KPCA、FD-kNN以及PC-kNN故障检测方法进行对比,结果表明所提方法能够准确进行故障信息的检测,所提方法优于其他对比故障检测方法.
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