【摘 要】
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通过融合稀疏自编码器和深度神经网络算法,提出一种基于SCADA数据的风电机组在线运行状态监测方法。首先,通过稀疏自编码器学习SCADA高维数据中复杂的内在特征,得到数据的降维表示;其次,基于降维后的数据利用深度神经网络预测风电机组的有功功率,通过对比分析预测功率与实际功率之间的残差判断风电机组的运行状态;最后,利用某风电机组近一年半的SCADA数据,对所提方法进行验证分析,结果表明,所提方法提早5天检测出风电机组发电机的异常情况,为有效避免故障恶化引发的突然停机、降低运维成本、提高风电能源的竞争力提供技术
【机 构】
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浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室,浙江工业大学机械工程学院,宁海县浙工大科学技术研究院,浙江工业大学海洋研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505424,51675484),浙江省自然科学基金(LY15E050019),浙江省公益技术应用高新项目(LGG19F010008),宁波市自然科学基金(2018A610045)。
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通过融合稀疏自编码器和深度神经网络算法,提出一种基于SCADA数据的风电机组在线运行状态监测方法。首先,通过稀疏自编码器学习SCADA高维数据中复杂的内在特征,得到数据的降维表示;其次,基于降维后的数据利用深度神经网络预测风电机组的有功功率,通过对比分析预测功率与实际功率之间的残差判断风电机组的运行状态;最后,利用某风电机组近一年半的SCADA数据,对所提方法进行验证分析,结果表明,所提方法提早5天检测出风电机组发电机的异常情况,为有效避免故障恶化引发的突然停机、降低运维成本、提高风电能源的竞争力提供技术
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