基于温度特征量的风电机组关键部件劣化渐变概率分析

【摘要】：为了掌握风电机组关键部件劣化程度及渐进变化趋势,提出基于温度特征量的风电机组关键部件劣化渐变概率分析方法。针对采用固定阈值不能准确确定劣化度的问题,利用风电机组关键部件的温度特征量和转速信息,分别提出基于数据拟合和机群划分思路的劣化度上下限动态阈值确定方法。考虑部件劣化度会受运行工况和运行时间的影响,应用非参数核密度估计法建立风电机组关键部件劣化度的概率密度函数,提出不同监测周期内的渐变趋势概率分析方法。以实际的风电机组发电机后轴承劣化渐变情况为例,基于某实际风电场历史监测数据,对提出的动态阈值确定和部件劣化概率分析方法进行验证,并与采用固定阈值确定方法进行比较。结果表明,所提方法更能准确确定部件的劣化度,能有效分析风电机组关键部件劣化渐变趋势。 【作者单位】： 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;中船重工(重庆)海装风电设备有限公司;重庆科凯前卫风电设备有限责任公司;
【关键词】： 风电机组 状态监测 动态阈值 机群划分 概率密度 劣化渐变趋势 风电
【基金】：国家国际科技合作专项资助项目(2013DFG61520) 国家自然科学基金资助项目(51377184) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CDJZR12150074) 重庆市集成示范计划项目(CSTC2013JCSF70003) 重庆市研究生科研创新项目(CYB14014)~~
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言并网风电机组运行条件恶劣,其各部件受多种不确定因素的影响而发生渐变劣化直至失效,这导致风电机组频繁出现故障,特别是关键部件一旦故障,如主轴承故障、齿轮箱故障、发电机故障等,检修时间较长,严重影响发电量,且使风电场的运维和检修费用居高不下[1]。基于风电机组状

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