【摘 要】
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风力发电机大多运转在环境恶劣的偏远区域,时常会产生大风、强风,突然阵风等天气,而变桨系统的核心任务是捕获风能,最大程度地使用风力资源,环境对该系统的作用比较显著。作
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风力发电机大多运转在环境恶劣的偏远区域,时常会产生大风、强风,突然阵风等天气,而变桨系统的核心任务是捕获风能,最大程度地使用风力资源,环境对该系统的作用比较显著。作为风力发电机的关键构成机构,变桨系统可否无故障工作直接对风机的平稳运转产生影响。针对变桨机构的故障采取合理的告警方案,不仅可以实时无误地预报故障位置,减少不必要地安全事故,而且降低风力发电机的维护费用。论文在深入探究风电变桨机构的结构以及发生故障原因的基础上,以变桨电机温度故障为例,提出一种基于MDI-ANFIS的变桨电机温度趋势状态监测及预警方案。该方案以风电机组的历史运行数据为基础,首先通过特征选择的方法找到变桨电机温度的特征参数,然后进行数据建模,拟合出变桨电机温度的正常曲线。最后,通过对变桨电机温度的偏差序列求取窗口均值和标准差来判断变桨电机温度趋势的异常状态并发出预警信号。具体研究内容主要有:(1)介绍风电变桨系统的功能结构组成及常见的故障类型,以变桨电机温度故障为例分析其原因。通过分析风机的SCADA数据,初选出变桨系统的监测变量,再采用RRelifF方法找到变桨电机温度的特征变量。(2)考虑变桨电机温度的特征参数中,既有数值数据,又有分类数据的问题,提出混合数据输入的自适应神经模糊推理系统。它在数值数据输入的自适应神经模糊推理结构基础上,通过引入激励强度转移矩阵和后件影响矩阵,把分类数据对推理结果的影响加载到模糊规则的前后件上,使系统能够处理混合数据输入。(3)利用针对混合数据输入的自适应模糊推理系统建立的变桨电机温度模型,找到变桨电机实际运行的温度偏差,再对偏差序列计算窗口期望和标准差找到各自的置信区间。当变桨电机温度的实际窗口期望或标准差的置信区间边界超过各自设定值时,就产生异常预警。
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