【摘 要】
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建立风电机组部件的可靠性模型,并准确估计模型参数,有利于提高风电机组全寿命周期的健康管理水平。新投运机组的故障样本较少,大样本条件下的传统可靠性建模及其参数估计方
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（半监督环境下风电机组群的智能化故障诊断与寿命预测，51775186）
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建立风电机组部件的可靠性模型,并准确估计模型参数,有利于提高风电机组全寿命周期的健康管理水平。新投运机组的故障样本较少,大样本条件下的传统可靠性建模及其参数估计方法不再适用。将贝叶斯可靠性理论应用于小故障样本条件下的风电机组部件可靠性建模及模型参数估计中。以其他风电场的故障数据为模型参数的先验信息,建立了分层贝叶斯可靠性模型,通过Gibbs算法求解模型并获得模型参数的后验分布,以标准均方根误差及可靠度函数的95%置信区间的平均宽度作为衡量指标,对比了传统可靠性模型、一般贝叶斯可靠性及分层贝叶斯可靠性模型的
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