【摘 要】
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目前对风电机组的风险评估方法多以对某关键部件的风险评估情况来分析风电机组的整体运行情况,由于各关键部件具有较强的耦合作用,需要综合考虑各部件对风电机组的影响情况。
【机 构】
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大唐河南清洁能源有限责任公司,武汉大学电气与自动化学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB0904300)
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目前对风电机组的风险评估方法多以对某关键部件的风险评估情况来分析风电机组的整体运行情况,由于各关键部件具有较强的耦合作用,需要综合考虑各部件对风电机组的影响情况。为了更好地对风电机组进行维护检修,文中以风电机组的历史运行数据为基础,对其进行风险状态评估,通过风电场集控中心及其数据模型的建设,对风电机组的运行数据进行采集,提取出反映风电机组关键部件运行状态的特征量,使用发电机组理论风速功率曲线与实际输出功率的缺额来描述其运行状态。以关键部件的特征量为输入,风电机组的风险程度为输出,建立概率神经网络模型,通过
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