【摘 要】
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大力发展风力发电可以有效缓解能源危机、减轻环境污染,保障社会发展的能源安全。实时监测风电机组的运行状态,识别其异常状态,可以降低运行成本,保障机组安全高效运行。本文
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大力发展风力发电可以有效缓解能源危机、减轻环境污染,保障社会发展的能源安全。实时监测风电机组的运行状态,识别其异常状态,可以降低运行成本,保障机组安全高效运行。本文在深入分析SCADA系统数据的基础上,建立机组功率特性模型及齿轮箱轴承温度趋势预测模型,对机组运行状态进行分析研究。在分析机组功率波动性的基础上,结合已有研究成果,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)方法建立了五个功率特性模型。将遗传算法中的变异思想引入到模拟退火粒子群算法(SAPSO)中,改善其全局优化能力,对模型参数进行优化。通过对比各模型拟合精度,验证了模型的合理性;同时结合现场数据检验了模型的泛化能力及在状态监测应用中的可行性;为风电机组功率特性研究提供了新思路。齿轮箱的运行过程复杂多变,维护及检修成本巨大,功率特性模型无法分析其轻度异常状态。针对齿轮箱振动信号采集难度大、信号质量低的情况,基于SCADA系统数据,采用非线性状态估计(NSET)方法,建立齿轮箱轴承温度趋势预测模型,分析预判齿轮箱的运行状态。利用灰色关联度分析(GRA)方法检验模型变量选择的合理性;采用相似度分析法简约过程记忆矩阵,消除冗余数据,增强模型时效性;采用滑动窗口统计方法分析模型预测残差,消除运行过程中随机干扰的影响。仿真结果表明,基于相似度分析法优化的NSET预测模型可以在保证预测精度的前提下,大幅度降低模型运行时间,提高模型的时效性;验证了预测模型在状态监测应用中可行性。
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