發(fā)布時間：2018-08-13 17:36

【摘要】：變槳系統(tǒng)是風力發(fā)電機組中控制算法復雜,設備故障率較高的子系統(tǒng)。當風機出現(xiàn)故障停機時,數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系統(tǒng)在故障出現(xiàn)會顯示出具體的故障信息,該具體故障信息往往包含多個,給風機迅速定位故障類別、確認檢修方式、及時有效地恢復生產(chǎn)造成了不利影響。因此,基于變槳運行數(shù)據(jù)的風力發(fā)電機組主故障識別對于提升機組可利用率及機組發(fā)電性能有著積極重要的意義。文中采用非線性狀態(tài)估計技術作為數(shù)據(jù)挖掘方法,在某風電場機組SCADA數(shù)據(jù)基礎上,分析機組變槳系統(tǒng)運行趨勢及故障類型建立機組變槳控制系統(tǒng)主故障模型,并對該模型進行驗證。研究結果表明,基于非線性狀態(tài)估計的風電機組變槳控制系統(tǒng)主故障識別能夠在多個故障信息中識別出主故障,次故障等,從而指導風場檢修人員確定檢修順序,并為后續(xù)開展風機性能分析及評價提供了新的思路。
[Abstract]:Variable propeller system is a subsystem of wind turbine with complex control algorithm and high failure rate. When the fan fails to stop, the data collection and monitoring control (supervisory control and data acquisition system will display the specific fault information when the fault occurs. The specific fault information often contains more than one fault information, which can quickly locate the fan's fault category and confirm the maintenance mode. The timely and effective resumption of production has had a negative impact. Therefore, the identification of main faults of wind turbine based on variable propeller operation data is of great significance to improve the utilization ratio and generation performance of wind turbine. In this paper, the nonlinear state estimation technique is used as a data mining method. Based on the SCADA data of a wind farm unit, the main fault model of the variable propeller control system is established by analyzing the running trend and fault types of the turbine variable propeller system. The model is verified. The research results show that the main fault identification of wind turbine variable propeller control system based on nonlinear state estimation can identify the main fault and secondary fault in multiple fault information, thus instructing the maintenance personnel in wind field to determine the repair order. It also provides a new idea for the following analysis and evaluation of fan performance.
【作者單位】： 中能電力科技開發(fā)有限公司;
【分類號】：TM315

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2181703