本文關鍵詞： 風電機組 電動變槳系統(tǒng) 狀態(tài)評估 特征參量 異常識別　出處：《中國電機工程學報》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高風電機組電動變槳系統(tǒng)運行狀態(tài)評估的準確性,提出電動變槳系統(tǒng)狀態(tài)重要參量挖掘及其異常識別方法的研究。論文在闡述風電機組電動變槳系統(tǒng)的結構及控制原理和監(jiān)測參數特點的基礎上,基于特征參數選擇的Relief方法,建立變槳系統(tǒng)特征參量挖掘的數學模型,獲取了葉片槳距角、發(fā)電機轉速及變槳電機驅動電流及其IGBT溫度的特征參量,并對其故障狀態(tài)的漏檢率指標進行分析。提出基于多特征參量距離的變槳系統(tǒng)運行狀態(tài)異常識別方法,建立基于風速輸入的變槳系統(tǒng)特征參量的支持向量機回歸模型,并對距離閾值進行探討。最后,對實際變槳系統(tǒng)故障狀態(tài)的異常識別進行實例驗證。實驗證明,建立的電動變槳系統(tǒng)狀態(tài)特征參量挖掘模型的有效性,相比單參數絕對閾值評估方法,基于多特征參量距離的電動變槳系統(tǒng)異常識別方法更能及時、準確地識別其異常狀態(tài)。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of evaluating the running state of electric propeller system of wind turbine, This paper presents the research on the mining of important parameters of electric propeller system and its anomaly identification method. On the basis of expounding the structure and control principle of electric propeller system of wind turbine and the characteristics of monitoring parameters, the Relief method based on characteristic parameter selection is presented in this paper. A mathematical model for mining characteristic parameters of variable propeller system is established. The characteristic parameters of blade pitch angle, generator speed, drive current of variable propeller motor and IGBT temperature are obtained. Based on the analysis of the leakage rate index of its fault state, a new method based on multi-parameter distance is proposed to identify the abnormal operating state of the variable propeller system, and a support vector machine regression model based on the wind speed input characteristic parameters of the variable propeller system is established. The distance threshold is also discussed. Finally, an example is given to verify the abnormal recognition of the fault state of the actual variable propeller system. The experimental results show that the proposed model is effective in mining the characteristic parameters of the electric propeller system. Compared with the single-parameter absolute threshold method, the multi-parameter distance based anomaly recognition method for electric propeller system is more timely and accurate.
【作者單位】： 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術國家重點實驗室(重慶大學);國網重慶市電力公司綦南供電分公司;重慶科凱前衛(wèi)風電設備有限責任公司;
【基金】：國家國際科技合作專項資助項目(2013DFG61520) 重慶市集成示范計劃項目(CSTC2013JCSF70003) 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(NCET-10-0878) 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術國家重點實驗室自主研究項目(2007DA10512710101)~~
【分類號】：TM315

【參考文獻】

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本文編號：1502601