基于运行工况辨识的风电机组健康状态实时评价方法

【摘要】：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。 【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;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;
【关键词】： 风电机组 健康状态评价 高斯混合模型 工况辨识 特征融合
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(12MS03,12ZX01)~~
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言风电机组的高可靠性是风力发电的根本要求,然而潮湿、腐蚀、风沙、震动、极寒、极热等恶劣运行环境,不完善的运行控制策略和设计安装缺陷导致风力发电装置总体可靠性较低。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%~

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