【摘 要】
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由于风电场集群风机数量多、机型种类多、各类设备产生的实时异构数据量大、故障类型复杂多样的特性,导致人工诊断工作量大、效率低且不能实时准确评估设备状态,造成设备故障率高,发电效率低.针对这一现状提出一种基于Hadoop技术、BP神经网络开发的具有并行计算、海量数据高效处理能力的大数据分析系统和建立基于智能算法的故障诊断及状态评估系统,实现了千台机组运行数据的分布式存储、并行处理及数据挖掘和故障的自动
【机 构】
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河北建投新能源有限公司 河北石家庄050000
【出 处】
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2017年(第三届)风电场信息化智能化专题交流研讨会
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由于风电场集群风机数量多、机型种类多、各类设备产生的实时异构数据量大、故障类型复杂多样的特性,导致人工诊断工作量大、效率低且不能实时准确评估设备状态,造成设备故障率高,发电效率低.针对这一现状提出一种基于Hadoop技术、BP神经网络开发的具有并行计算、海量数据高效处理能力的大数据分析系统和建立基于智能算法的故障诊断及状态评估系统,实现了千台机组运行数据的分布式存储、并行处理及数据挖掘和故障的自动诊断、分析及研判,提升了风电机组检修效率及可利用率.
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