【摘 要】
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针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,健康状态难以准确评价的问题,提出基于工况辨识的健康状态实时评价方法。该方法充分考虑机组运行工况的复杂性和多变性,采用工况辨
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室; 北京国庄国际经济技术咨询有限公司; 国电联合动力技术有限公司;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(12MS03,12ZX01)~~
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针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,健康状态难以准确评价的问题,提出基于工况辨识的健康状态实时评价方法。该方法充分考虑机组运行工况的复杂性和多变性,采用工况辨识实现运行工况空间的划分。在各运行工况子空间,建立基于高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)多状态特征融合的健康状态评价模型。采用健康衰退指数(health degradation index,HDI)作为机组健康状态评价指标,并给出健康衰退报警限的确定方法。该方法用于某1.5MW风电机组传动系统故障前的健康状态评价。结果表明,该方法提前监测到机组健康状态的衰退趋势,可实现故障的早期预报,避免严重故障发生,并为合理调整运行和安排维修提供依据。
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