針對風電機組故障樣本數(shù)據(jù)少、風電場故障記錄不準確的問題,將風電機組齒輪箱故障預(yù)警方法與風電機組設(shè)計機理以及運維經(jīng)驗相結(jié)合,使用無故障運行數(shù)據(jù)構(gòu)建齒輪箱油溫異常模型,依據(jù)實際運行數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)的偏差,按照指定的預(yù)警策略給出預(yù)警。該方法采用Docker技術(shù)實現(xiàn)了生產(chǎn)環(huán)境的跨平臺、輕量化部署,現(xiàn)場驗證準確率高,能夠大大提高風電機組的運維效率,間接提升發(fā)電量。 

【文章來源】：船舶工程. 2020,42(S1)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3185436