【摘 要】
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随着风电技术的快速发展,风电装机容量快速增长,风机SCADA系统监测的数据也越来越全面。风电机组部件故障与运行环境密切相关,可通过重点关注风电场中工况恶劣的风机来提高整
【机 构】
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国网冀北电力有限公司电力科学研究院（华北电力科学研究院有限责任公司）,国家电网公司风光储联合发电运行技术实验室,河北大唐国际新能源有限公司
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2015BAA06B03)
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随着风电技术的快速发展,风电装机容量快速增长,风机SCADA系统监测的数据也越来越全面。风电机组部件故障与运行环境密切相关,可通过重点关注风电场中工况恶劣的风机来提高整体可用率。文章提出一种基于Relief算法从风电机组SCADA数据中提取故障特征参数的方法,根据SCADA历史数据和风机故障记录,利用Relief算法筛选出与风机部件故障相关度高的故障特征参数,作为判断风机运行工况和故障率的特征量。采用实际风电场的SCADA数据,以变桨故障和偏航故障为例进行计算,验证了本方法的有效性。
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