【摘 要】
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针对海上风电机组对故障特征的增量式学习及主动维护的问题,提出了一种基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略.首先,采用非正态总体假设检验量化机组实时状态与典型状态的信息差异,通过增量字典学习捕捉机组典型状态特征,基于支持向量机构建了机组状态自适应评估模型.然后,结合部件有效役龄,以机组状态概率向量为决策依据、单次维护费用最小为目标,优化部件维护策略.同时计入部件成组时由于提前或延迟维护的损失,以维护总费用最小为目标、日维护时长为约束,建立了基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护模型.最后,以某海
【机 构】
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上海电力大学 电气工程学院,上海 200090;上海绿色环保能源有限公司,上海 200433
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针对海上风电机组对故障特征的增量式学习及主动维护的问题,提出了一种基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护策略.首先,采用非正态总体假设检验量化机组实时状态与典型状态的信息差异,通过增量字典学习捕捉机组典型状态特征,基于支持向量机构建了机组状态自适应评估模型.然后,结合部件有效役龄,以机组状态概率向量为决策依据、单次维护费用最小为目标,优化部件维护策略.同时计入部件成组时由于提前或延迟维护的损失,以维护总费用最小为目标、日维护时长为约束,建立了基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护模型.最后,以某海上风电机组为例,验证了所提维护策略的有效性,分析了维护次数、可及性对维护策略的影响.
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