【摘 要】
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本文基于某风场的海量录播数据,通过实验发现在发生电气类故障前数据具有抖颤特征,选择特征显著的电机转速进行深入研究。首先,利用判断采样数据点之间锐角,并记录转折点,通
【机 构】
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北华航天工业学院电子与控制工程学院,河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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北华航天工业学院基金项目(KY201709).
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本文基于某风场的海量录播数据,通过实验发现在发生电气类故障前数据具有抖颤特征,选择特征显著的电机转速进行深入研究。首先,利用判断采样数据点之间锐角,并记录转折点,通过转折点距离不同,处理故障发生前15分钟的原始录播数据,提取反映故障信息的特征值。然后,利用滚动时间窗口研究变桨故障预测方法。最后,通过实验验证基于数据抖颤方法能够提前6-12分钟预测出风电机组即将发生变桨故障,为风机即将发生致命故障提供预测依据。
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