【摘 要】
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对直驱风电机组进行故障预测预警能够大幅提高运维效率,利用深度学习进行SCADA数据建模为风电机组早期故障预警提供依据。采用随机森林方法筛选SCADA中与目标参量关联度较大
【机 构】
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鲁能新能源（集团）有限公司,清华大学基建规划处,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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国家自然科学基金资助项目(51775186;51305135);鲁能集团有限公司科技项目(528060170002)
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对直驱风电机组进行故障预测预警能够大幅提高运维效率,利用深度学习进行SCADA数据建模为风电机组早期故障预警提供依据。采用随机森林方法筛选SCADA中与目标参量关联度较大的监测参量,用以构建深度神经网络数据驱动模型;以机组健康时的SCADA构建训练模型,统计分析其误差,确定故障预警阈值;分析在线测试数据集在健康模型中的误差变化规律,给出故障预警。文章提出的方法成功应用于1.5 MW直驱风电机组的早期故障辨识,对于风电场合理调配人员物资,优化运维策略具有重要意义。
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