基于大數(shù)據(jù)分析的風電機組健康狀態(tài)的智能評估及診斷.pdf

1、人類所生活的環(huán)境隨著社會的不斷發(fā)展而日趨惡劣，風力發(fā)電作為清潔可再生能源之一，能很好的緩解使用化石能源所帶來的污染，達到可持續(xù)發(fā)展的目的，因此得到快速發(fā)展。由于風場建設(shè)地區(qū)偏遠，運行維護困難，使得風電機組運行可靠性越來越受到關(guān)注。目前風電場仍然采用事后檢修、周期性維護的傳統(tǒng)檢修方式，其運行維護成本高。如果能通過監(jiān)測數(shù)據(jù)判斷當下風電機組處在怎樣的運行狀態(tài)，我們就能夠根據(jù)運行狀態(tài)對機組的健康衰退趨勢進行預判，發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)或已經(jīng)出現(xiàn)的故障點，

2、合理的安排檢修和維護，對于提高風力發(fā)電機組的運行可靠性，保證機組上網(wǎng)發(fā)電率，降低故障事后維修的費用具有重要的意義。
　　論文首先總結(jié)了風電機組常見的故障及其分類、目前風電機組故障診斷的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，對目前主要的診斷方法進行分析對比。隨后，提出了利用機組出力相關(guān)性信息判斷風電機組運行健康狀態(tài)的方法，能在不增加傳感器和測點的情況下，提高判別機組非健康狀態(tài)或故障狀態(tài)的準確性；給出了將風電機組出力相關(guān)性分析與模糊故障Petri網(wǎng)相結(jié)合的