【摘 要】
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风电机组的运行数据能够一定程度上表征机组的运行状态.本文通过对风电机组运行的功率曲线数据进行累计概率分析,通过求解机组正常状态的概率状态集,并用连续状态点判定来提
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风电机组的运行数据能够一定程度上表征机组的运行状态.本文通过对风电机组运行的功率曲线数据进行累计概率分析,通过求解机组正常状态的概率状态集,并用连续状态点判定来提高判定的正确率,可以有效的识别机组的运行异常状态点.本文运用现场测量得到工频下的接地阻抗进行仿真计算来确定模型参数，进而通过模型求取各次谐波下的接地阻抗值，解决了现场难以测量得到各次谐波下接地阻抗值的问题。所提出的计算各谐波下地网接地阻抗值方法适用于各种接地网结构本文对风电机组实测运行的风速-功率散点分布研究，通过分区拟合对风速进行分级切片，利用累积概率分布对功率的分布进行二项标定，得到正常运行机组的分布范围集，能够对机组的异常降容以及自身齿轮箱油温过高导致的高温降容进行识别。研究发现:实测风电功率曲线与标准功率曲线不完全相符，根据机组自身原因以及环境、风速等影响，风速--功率分布关系存在一定偏移，适用前30天风力发电机组正常实际运行数据对范围集进行修正，将大幅度提高识别的准确度;不同风速时，功率的概率分布差异显著，因此对不同风速等级进行分区切片分析累积概率是必要的;本文研究主要针对机组的降容异常以及识别齿轮箱油温过高造成的高温降容，这对于机组的运行状态实时分析、异常及时维护减少损失有更重要的实用意义.
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