基于BP神经网络的风电机组发电机状态监测研究

【摘要】：采用温度趋势分析的方法监测风电机组发电机的运行状态;使用BP神经网络,建立发电机正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测;合理选择训练样本,使BP模型覆盖发电机的正常工作空间;当发电机工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,导致BP网络温度模型预测残差的分布特性发生变化;当残差超过预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。 【作者单位】： 东北电力大学;四平供电公司;元宝山发电有限责任公司;
【关键词】： 状态监测 发电机 BP神经网络 残差
【分类号】：TP183;TM315
【正文快照】： 风电机组状态监测技术是采用多种方法和手段对机组的重要部件(叶轮、齿轮箱、发电机等)进行在线监测和分析,评估其运行状态,尽早发现故障征兆,避免和减轻严重的设备损坏,确定合理的维护时间和方案,从而达到大幅降低维护成本的目的。文献[1]对近年来的风电机组不同部分的状态

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