【摘 要】
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以2 MW风力机为研究对象,基于实际风力机状态(SCADA)系统大数据,选取叶片正常状态和覆冰状态下的风速、功率、桨距角和偏航角数据,采用核密度-均值数据处理方法,得到叶片覆冰
【机 构】
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长沙理工大学能源与动力工程学院,长沙410014
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以2 MW风力机为研究对象,基于实际风力机状态(SCADA)系统大数据,选取叶片正常状态和覆冰状态下的风速、功率、桨距角和偏航角数据,采用核密度-均值数据处理方法,得到叶片覆冰状态监测基准值及其定量表达式.同时,根据叶片不同覆冰时期桨距角和功率值随风速的变化情况,提出叶片覆冰状态分级诊断标准.应用结果表明,根据桨距角随风速的变化情况可判断在叶片覆冰过程中机组最大功率追踪情况以及气动性能损失情况,根据风速-功率值分布情况可较准确地判别叶片的覆冰状态.
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