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文檔簡介
1、隨著風電行業(yè)的飛速發(fā)展,單機容量不斷增加,單機成本也越來越高,風力機一旦發(fā)生故障,將加大風機制造商和風電場運營商的維護成本,同時各類風力機事故的出現也對風電產業(yè)健康發(fā)展帶來嚴重的負面影響。目前各國學者基于風力機SCADA數據挖掘對風力機的運行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方面開展了大量的工作,但由于SCADA數據中包含了大量的隨機信息不便處理,現有的研究也主要集中在理論與方法的探索階段。本文以某2MW直驅式風力機為對象,基于風力機原始SCADA數據
2、,建立了數據預處理方法并構建了其評價策略,分析了風速的隨機性對風力機輸出功率的影響,繼而構建了風力機性能劣化模型,為風力機設計和控制提供參考。所開展的主要研究工作如下:
為了從SCADA數據中獲得更明確的物理信息,更好地判斷風電機組運行狀態(tài),分別將常規(guī)平均數法、最小二乘法和本文提出的非參數法(核密度—均值法)用于風電場SCADA數據預處理。建立了風電場SCADA數據預處理算法三個評價指標,包括1.物理特性一致性;2.采樣時間變
3、化穩(wěn)健性;3.采樣頻率變化穩(wěn)健性。設計了評價指標定量計算公式,用以評價各種預處理算法效果?;诤嗣芏取捣▽θr風電機組SCADA數據進行了預處理,分析了風電機組運行特性,包括風速與輸出功率、輪轂轉速的關系以及風能利用系數。
以“風—功率”關系模型為基礎,充分考慮風速變化和風向變化對功率波動的影響,定義了風速波動系數、風向波動系數和綜合影響因子,建立了風速波動—功率波動一維評價模型、風向波動—功率波動一維評價模型,以及風速
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