基于融合理论的风电机组状态评价正态云模型

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针对目前风电机组状态评价中关键参数确定方法客观性不足的问题,以及对关键部件劣化程度准确掌握的需求,提出一种基于证据融合理论及正态云模型的风电机组状态综合评价方法。该方法引入修正温度的概念,利用环境温度(T_e)和有功功率(P)对温度参数进行修正来确定修正阈值;引入DSmT理论中的PCR5融合规则对权重进行融合;利用3εn准则确定评价模型的数字特征,从而提高了模型中关键参数确定的客观性。最后,利用某风场1.5 MW直驱式机组的SCADA数据进行验证。结果表明,该文方法可在故障发生前得出状态已成逐渐下降的趋势的结论,对机组早期缺陷发出报警,从而达到整机状态预警的目的,对运维有指导意义。
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