風(fēng)力發(fā)電在可再生能源中占有的比例已相當(dāng)可觀,隨著風(fēng)電機組工作時間的增加,內(nèi)部部件的磨損和老化程度也日益加劇,導(dǎo)致機組的運行狀態(tài)逐步劣化。故及時掌握風(fēng)電機組的運行狀態(tài),對保障其安全穩(wěn)定運行、延長使用壽命、合理安排運維檢修均具有重要意義。本文提出了用于評估風(fēng)電機組運行狀態(tài)的一系列方法,研究成果主要包括以下幾個方面。(1)搭建了用于評估風(fēng)電機組運行狀態(tài)的指標體系。風(fēng)電機組是由多個部件構(gòu)成的一個復(fù)雜系統(tǒng),各個部件之間相互影響,所以各部件的監(jiān)測量之間必然存在著聯(lián)系,確定的某一指標并不能真實反映相應(yīng)部件的實際狀態(tài)。本文根據(jù)風(fēng)電機組的結(jié)構(gòu)以及工作原理,基于數(shù)據(jù)挖掘算法從風(fēng)電機組內(nèi)部各物理量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系入手,確定了機組的狀態(tài)指標。(2)建立了風(fēng)電機組狀態(tài)評估指標的預(yù)測模型�？紤]到淺層學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等)方法的計算單元對復(fù)雜函數(shù)的表示能力有限,提出了一種基于Kriging和門控循環(huán)單元的組合預(yù)測模型。首先使用Kriging原理預(yù)測出線性分量,然后基于門控循環(huán)單元構(gòu)建了非線性殘差分量的預(yù)測模型。最后,將二者的計算結(jié)果結(jié)合起來,得出最終預(yù)測值。(3)提出了風(fēng)電機組狀態(tài)評估指標的動態(tài)權(quán)重計算方法,并顧及到固定值作為評估指標的極限值易導(dǎo)致誤判的影響,提出了動態(tài)極限和劣化度。風(fēng)電機組各狀態(tài)指標在狀態(tài)評估中所起的作用不同,且不同時期各指標對運行狀態(tài)的影響程度也不同,故采用動態(tài)權(quán)重表征不同指標對評估結(jié)果的影響。首先采用層次分析法計算各評估指標的固定權(quán)重,然后采用偏互信息法確定指標的實時權(quán)重,最后將兩者結(jié)合起來,作為動態(tài)權(quán)重。(4)建立了使用云模型的風(fēng)電機組運行狀態(tài)評估模型。首先根據(jù)上述組合預(yù)測模型求出狀態(tài)指標預(yù)測值的相對誤差,然后對誤差進行歸一化處理作為相應(yīng)指標的動態(tài)劣化度。然后分別基于相似云和模糊綜合評價法評估機組的運行狀態(tài),并對兩種方法得出的結(jié)論進行了分析比較和總結(jié)。以上研究成果包括了風(fēng)電機組狀態(tài)評估指標的篩選、動態(tài)權(quán)重的計算、狀態(tài)評估指標的預(yù)測和運行狀態(tài)的評估四個模型,并通過實際風(fēng)電場的真實運行數(shù)據(jù)進行了驗證,結(jié)果符合實際情況,滿足工程精度需求,具備良好的應(yīng)用價值。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM614
【部分圖文】：

風(fēng)電機組運行于惡劣的自然條件和復(fù)雜交變的工況下，各，非常不利于機組安全、高效和可靠的運行，且大幅降低了。風(fēng)電機組的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)可做到對機組各個部件進行在線地獲取各部件的實際狀態(tài)信息，這對于盡早發(fā)現(xiàn)部件故障隱的產(chǎn)生起著及其重要的作用。本章在首先介紹了風(fēng)電機組的了風(fēng)電機組基本部件可能出現(xiàn)的故障類型，并確定了此風(fēng)電估指標，最后使用數(shù)據(jù)挖掘算法找出了針對本機組特定的相的關(guān)系。電機組的基本組成及監(jiān)測量電機組的結(jié)構(gòu)機組可根據(jù)自身結(jié)構(gòu)特點分為三類，分別為：失速型定槳定式變槳變速機型和雙饋式變槳變速機型。其中，風(fēng)電行業(yè)的變槳變速機型，基本結(jié)構(gòu)如圖 2-1 所示。
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本文編號：2866103