【摘 要】
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以某风电场1.5 MW风力机风轮子系统为研究对象,对风力机全工况下的SCADA原始数据进行清洗和归一化处理,通过参数间相关性分析及不同隐含层数目的Elman神经网络预测模型精度对比,建立风轮子系统线下预测模型;采用滑动窗口模型计算正常运行状态下的评价指标,基于小概率事件假设,获得风轮子系统评价指标的阈值,实现线上监测和运行状态评估.结果表明:该预警模型可实现对风轮子系统运行异常状态的识别和早期预警,且无需对异常数据或相关故障的先验知识进行挖掘和训练,该方法也可运用到整机及其他子系统的预警及状态评估中.
【机 构】
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河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室,华北电力大学,保定 071003;河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心,华北电力大学,保定 071003
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以某风电场1.5 MW风力机风轮子系统为研究对象,对风力机全工况下的SCADA原始数据进行清洗和归一化处理,通过参数间相关性分析及不同隐含层数目的Elman神经网络预测模型精度对比,建立风轮子系统线下预测模型;采用滑动窗口模型计算正常运行状态下的评价指标,基于小概率事件假设,获得风轮子系统评价指标的阈值,实现线上监测和运行状态评估.结果表明:该预警模型可实现对风轮子系统运行异常状态的识别和早期预警,且无需对异常数据或相关故障的先验知识进行挖掘和训练,该方法也可运用到整机及其他子系统的预警及状态评估中.
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