風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障預(yù)警方法研究.pdf

1、風(fēng)能是一種世界公認(rèn)的可持續(xù)可再生清潔能源，幅員遼闊的中國(guó)風(fēng)能資源尤其豐富。我國(guó)風(fēng)能發(fā)展迅速，風(fēng)力發(fā)電在電力系統(tǒng)中的比重在不斷增大，將在2020年實(shí)現(xiàn)15%的份額，成為繼火電、水電后的第三大能源。國(guó)內(nèi)風(fēng)電事業(yè)發(fā)展的同時(shí)，風(fēng)電管理模式已由過去簡(jiǎn)單、非信息化的粗放式管理逐漸向集中、信息化系統(tǒng)管理模式轉(zhuǎn)變，從而大幅提高風(fēng)能利用效率、增強(qiáng)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行安全水平。
　　本文圍繞風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障特征提取與預(yù)警方法研究?jī)蓚€(gè)問題展開了研究。
　　首

2、先，以風(fēng)電SCADA系統(tǒng)中提取的風(fēng)機(jī)正常運(yùn)行數(shù)據(jù)為例，通過Relief算法分析風(fēng)速、功率、發(fā)電機(jī)溫度等監(jiān)測(cè)參量對(duì)發(fā)電機(jī)產(chǎn)生異常的影響大小。選取各相關(guān)參量中影響發(fā)電機(jī)工作狀態(tài)的較大相關(guān)權(quán)值的相關(guān)參量組成相關(guān)變量集。完成故障特征信息提取，并為文章最后提出的改進(jìn)加權(quán)主元分析算法提供合理權(quán)值。
　　其次，根據(jù)歷史運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)造覆蓋發(fā)電機(jī)正常運(yùn)行空間的數(shù)據(jù)矩陣，建立發(fā)電機(jī)故障預(yù)警主元模型。采用滑動(dòng)窗口算法進(jìn)行模型更新，將窗口滑動(dòng)步長(zhǎng)內(nèi)檢

3、測(cè)為正常的數(shù)據(jù)加入數(shù)據(jù)窗口，同時(shí)剔除滑動(dòng)窗口內(nèi)較早時(shí)刻數(shù)據(jù)來(lái)保證模型適應(yīng)性。利用主元類分析法建立故障預(yù)警模型，若發(fā)電機(jī)存在潛在性故障，平方預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)量發(fā)生明顯改變，并會(huì)連續(xù)超出控制限，故通過對(duì)平方預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)量的監(jiān)測(cè)能夠?qū)撛谛怨收线M(jìn)行預(yù)警。
　　最后，本文通過對(duì)傳統(tǒng)主元算法、傳統(tǒng)自適應(yīng)主元算法、滑動(dòng)窗口核主元分析算法和基于數(shù)據(jù)塊的滑窗核主元算法分別建立風(fēng)機(jī)故障預(yù)警模型，對(duì)比故障檢測(cè)結(jié)果，驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)算法能夠發(fā)現(xiàn)發(fā)電機(jī)早