【摘 要】
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针对风力发电场风力不可控、风况复杂和数据的非平稳性现状,利用风力发电场SCADA大数据,对风力发电机组进行分析,提出一种基于小波分析和神经网络的智能算法,通过分析风力发
【机 构】
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华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院,长沙理工大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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湖南省科协“海智计划”(XKX-HZJH2017-06);湖南省长沙市科技局科技计划(k1508017-11)
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针对风力发电场风力不可控、风况复杂和数据的非平稳性现状,利用风力发电场SCADA大数据,对风力发电机组进行分析,提出一种基于小波分析和神经网络的智能算法,通过分析风力发电机相关故障信号的特征,实现对风力发电机的故障诊断和预测。最后对大熊山风电场2MW 风力发电机组运行数据进行仿真和分析,仿真结果表明,小波神经网络是一种风力发电机故障诊断和预测的有效方法。
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