發(fā)布時(shí)間：2021-01-08 11:57

　　風(fēng)能作為一種清潔的可再生能源,以其技術(shù)程度、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及成本方面的優(yōu)勢日益受到重視。但是風(fēng)力的波動(dòng)性、間歇性、能量密度低的特點(diǎn)也導(dǎo)致了風(fēng)電功率的波動(dòng)性,這容易對風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行以及電網(wǎng)并網(wǎng)產(chǎn)生巨大的沖擊,因此對風(fēng)電機(jī)組的健康狀況評價(jià)具有十分重要的意義。本文對基于SCADA運(yùn)行數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組健康狀況評價(jià)進(jìn)行研究,針對核模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型兩個(gè)不同的研究方向,分別選取基于區(qū)間聚類的支持向量回歸（SVR）模型和基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型兩個(gè)建模方法。SVR是一種利用支持向量機(jī)來擬合曲線并做回歸分析的核學(xué)習(xí)算法,本文針對風(fēng)電機(jī)組的數(shù)據(jù)和SVR的特性,提出區(qū)間聚類思想:將機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)按照風(fēng)速劃分區(qū)間,并用聚類的方法找到每個(gè)區(qū)間的中心點(diǎn)作為SVR模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。其中區(qū)間長度和中心點(diǎn)個(gè)數(shù)用粒子群算法尋找最優(yōu)解,避免由區(qū)間聚類引起的數(shù)據(jù)丟失和精度下降。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以按照時(shí)序來處理任意長度的信息,LSTM可以選擇性遺忘和記憶歷史數(shù)據(jù),本文結(jié)合兩者特點(diǎn)建立基于LSTM的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證采用這種方式的風(fēng)電機(jī)組模型準(zhǔn)確度與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比更高。針對核模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

風(fēng)電機(jī)組內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行原理圖

圖 3-1 一維數(shù)據(jù)至二維映射如圖 3-1 所示，左邊的一維空間上的兩類數(shù)據(jù)，想要直接線性可分是，但是，如果通過F( )將一維空間上的點(diǎn)映射到二維空間上，右圖則。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障特征分析與診斷方法研究[D]. 毛小麗.華北電力大學(xué) 2017
[2]大型風(fēng)電機(jī)組故障診斷研究[D]. 楊明莉.上海電機(jī)學(xué)院 2015
[3]大型風(fēng)電機(jī)組故障模式統(tǒng)計(jì)分析及故障診斷[D]. 楊明明.華北電力大學(xué)（北京） 2009



本文編號：2964552