近年來,風(fēng)電技術(shù)發(fā)展較快。風(fēng)電行業(yè)的快速發(fā)展導(dǎo)致運(yùn)行維護(hù)成本不斷增長,為了節(jié)約運(yùn)行維護(hù)成本,風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評估變得尤為重要。本文首先簡要的介紹了風(fēng)電技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、風(fēng)電機(jī)組的工作原理、故障機(jī)理以及風(fēng)電機(jī)組數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng),分析了評估風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的重要性之后,做出了如下工作:（1）對風(fēng)電功率量化指標(biāo)進(jìn)行分析、利用正態(tài)分布函數(shù)圖像擬合風(fēng)電功率隨機(jī)分量。定義量化指標(biāo),從差分時(shí)間尺度分析風(fēng)電功率波動特性;分析風(fēng)電場輸出功率的隨機(jī)分量,選用二次滾動平均法,利用MATLAB正態(tài)分布圖像擬合隨機(jī)分量概率密度,研究不同滾動窗口時(shí)風(fēng)電功率的隨機(jī)分量的概率密度分布。（2）采用層次分析法構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組評估指標(biāo),計(jì)算各個(gè)指標(biāo)劣化度,利用模糊隸屬度函數(shù)構(gòu)建評估矩陣,并提出模糊趨勢預(yù)測方法。本文在傳統(tǒng)方法中指標(biāo)權(quán)值的確定以及評價(jià)結(jié)論上進(jìn)行了一系列改進(jìn),并將改進(jìn)結(jié)果與原方法進(jìn)行對比,建立基于SCADA數(shù)據(jù)改進(jìn)的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)模糊綜合評估模型,并通過實(shí)例驗(yàn)證,提出策略更具可行性,有助于及早發(fā)現(xiàn)故障隱患。（3）選擇功率曲線法計(jì)算風(fēng)電場棄風(fēng)電量,分析棄風(fēng)情況。 

【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外風(fēng)力發(fā)電研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外風(fēng)力發(fā)電技術(shù)現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)風(fēng)力發(fā)電技術(shù)現(xiàn)狀
        1.2.3 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本課題研究的主要內(nèi)容
第2章 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行基本信息統(tǒng)計(jì)
    2.1 風(fēng)電機(jī)組的工作原理
        2.1.1 風(fēng)電機(jī)組的類型
        2.1.2 風(fēng)電機(jī)組的結(jié)構(gòu)
        2.1.3 風(fēng)電機(jī)組的空氣動力學(xué)原理
    2.2 風(fēng)電機(jī)組數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)
        2.2.1 SCADA系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 SCADA系統(tǒng)功能
        2.2.3 風(fēng)電機(jī)組主要運(yùn)行監(jiān)測參數(shù)
    2.3 小結(jié)
第3章 風(fēng)電機(jī)組功率波動特性研究
    3.1 功率波動特性量化指標(biāo)
    3.2 功率波動特性隨機(jī)分量概率密度分布研究
        3.2.1 分離風(fēng)電功率隨機(jī)分量算法
        3.2.2 風(fēng)電功率分鐘分量概率密度函數(shù)
    3.3 實(shí)例分析
        3.3.1 實(shí)例一
        3.3.2 實(shí)例二
    3.4 小結(jié)
第4章 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評估方法研究
    4.1 模糊綜合評判理論
        4.1.1 模糊綜合評判
        4.1.2 確定合適的隸屬度函數(shù)
        4.1.3 評估指標(biāo)權(quán)值的確定
    4.2 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行評估指標(biāo)的確定
    4.3 狀態(tài)參數(shù)趨勢的模糊預(yù)測策略
        4.3.1 問題分析
        4.3.2 齒輪箱油溫的趨勢預(yù)測
        4.3.3 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的趨勢預(yù)測
    4.4 基于改進(jìn)模糊綜合評判的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評估模型
        4.4.1 建立各層次模糊評判矩陣
        4.4.2 確定評估指標(biāo)的隸屬函數(shù)
        4.4.3 各評估指標(biāo)權(quán)值的確定
        4.4.4 評價(jià)過程
    4.5 實(shí)例分析
        4.5.1 改進(jìn)評估方法分析
        4.5.2 文獻(xiàn)中評估方法分析
        4.5.3 兩種機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評估方法對比分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于SCADA數(shù)據(jù)的風(fēng)電運(yùn)行棄風(fēng)電量評估
    5.1 風(fēng)電機(jī)組棄風(fēng)原因
    5.2 棄風(fēng)統(tǒng)計(jì)方法
        5.2.1 預(yù)測曲線法
        5.2.2 樣板機(jī)法
        5.2.3 計(jì)劃曲線法
        5.2.4 功率曲線法
    5.3 棄風(fēng)電量評估條件標(biāo)準(zhǔn)
        5.3.1 場地條件
        5.3.2 場地要求標(biāo)準(zhǔn)
        5.3.3 氣象測風(fēng)塔位置標(biāo)準(zhǔn)
        5.3.4 測量扇區(qū)標(biāo)準(zhǔn)
    5.4 棄風(fēng)電量評估方法
        5.4.1 數(shù)據(jù)的采集
        5.4.2 數(shù)據(jù)的處理與篩選
        5.4.3 風(fēng)速的修正
        5.4.4 棄風(fēng)電量的計(jì)算
    5.5 實(shí)例分析
        5.5.1 棄風(fēng)時(shí)序圖
        5.5.2 風(fēng)電機(jī)組棄風(fēng)電量變化規(guī)律
    5.6 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3628061