基于保局投影与自组织映射的风电机组故障预警方法

【摘要】：针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,难以实现故障早期预警的问题,提出基于局部保持投影(LPP)和自组织映射的故障预警方法。该方法充分考虑机组健康状态特征的高维、非线性特点,采用LPP算法实现状态特征提取,并建立基于自组织映射(SOM)的多状态特征融合健康状态评估模型。采用最小量化误差(MQE)作为机组健康状态指标,并给出健康衰退报警限的确定方法。将该方法用于某1.5 MW风电机组传动系统故障前的健康状态分析,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警,避免严重故障发生,并可为合理调整运行和安排维修提供依据。 【作者单位】： 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;
【关键词】： 风电机组 故障预警 保局投影 自组织映射 特征提取
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(12MS03)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言较低的可靠性导致风电场运行与维护费用居高不下,据统计海上风电场运行与维护费用占发电成本的30%~35%,其中25%~35%与定期维护有关,65%~75%与事后维修有关[1]。降低事后维修费用的一个有效方法就是应用状态监测技术进行故障的早期探测。因此,开展风电机组健康状态监测与

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