【摘 要】
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近年来,全球能源危机日益突出。寻找可替代传统能源的新能源已成为人类面临的共同挑战。作为一种清洁能源,风能具有许多优点,它对改善能源结构起着越来越重要的作用。许多国
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近年来,全球能源危机日益突出。寻找可替代传统能源的新能源已成为人类面临的共同挑战。作为一种清洁能源,风能具有许多优点,它对改善能源结构起着越来越重要的作用。许多国家将可再生能源发展提高到国家战略层面,以风能和太阳能为代表的可再生能源发展迅速。在国家政策支持和能源供应紧张的背景下,中国的风电特别是风电设备制造业也迅速崛起,已经成为全球风电最为活跃的场所。由于风机结构复杂,且运行环境恶劣,为了降低其检修成本,通过风机状态监测的大数据分析得到快速有效的状态诊断和故障预警,已成为一个新课题。本文首先对目前大数据在风电机运行监测应用的现状进行了分析,然后介绍了风机基本机构和典型故障,进而提出了大数据分析中数据挖掘技术在风力发电机组中的应用,并构建了基于SCADA系统数据的温度预警模型。结果表明:当风机运行情况正常,其发电机温度的预测值与实际值相差甚微,发电机的温度预测模型所得结果精度较高;风力发电机潜在故障的有效性预警,主要由残差的分布情况分析实现。最后开发了基于大数据分析的风电机组状态监测系统,实现了手机APP软件设计与传统的网页制作合作的功能,两种监控可以相辅相成,达到了风机运行状态监控预警的目的。
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