【摘 要】
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电动变桨系统是风电机组的重要组成部分,其故障率一直偏高。在现场,每当SCADA系统检测到故障时,总是出现一连串的报警信息,随机且无序,无法确认真正故障源。针对SCADA系统的
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院,国电电力河北新能源开发有限公司康保风电场
【基金项目】
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河北省科技计划项目(15214370D)
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电动变桨系统是风电机组的重要组成部分,其故障率一直偏高。在现场,每当SCADA系统检测到故障时,总是出现一连串的报警信息,随机且无序,无法确认真正故障源。针对SCADA系统的连锁报警问题,将Fisher判别分析法引入到变桨系统故障诊断中,形成一种基于FDA贡献图的故障源分离方法。首先计算出故障数据的偏离方向以及各变量相对于该方向偏离的贡献率,然后生成FDA贡献图,由此甄别出引起故障的主要参变量,实现故障源分离及定位。通过模拟数据和实例数据分析表明,该方法可用于指导后续故障诊断和制定检修预案。
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