本文關(guān)鍵詞：基于狀態(tài)監(jiān)測信息的風電機組齒輪箱故障預測研究　出處：《華北電力大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：近些年來,風電成為世界上發(fā)展最快的可再生能源,據(jù)政府計劃,到2020年我國風電的裝機容量將達到30GW。風力發(fā)電機組的復雜性,而且風電廠多地處偏遠,甚至位于海上,使設(shè)備的維修費用成為目前風電廠的最大支出之一。因此針對風力發(fā)電設(shè)備的維修需要更為有效地維修策略。如果在故障發(fā)生前做出預測,就能夠提前制定檢修計劃,合理的安排檢修人員與物資,減少因風電機組突然停機造成的損失,保證機組正常持續(xù)運行。因此,研究改進風電機組關(guān)鍵部件的故障預測算法,對降低風電場運行、檢修成本和提高風電機組運行可靠性具有重大意義。 本文首先介紹了風機組成及風機狀態(tài)監(jiān)測現(xiàn)狀,著重介紹了風機齒輪箱的運行、維護及發(fā)生故障的主要形式。在對風機進行有效監(jiān)測獲取實時監(jiān)測信息的基礎(chǔ)上,引入兩種狀態(tài)預測算法——改進灰色算法和時間序列法,分析了它們的預測特點及適用范圍。首先將改進灰色預測算法應用于風機齒輪箱監(jiān)測溫度數(shù)據(jù)的實時預測,提前預知了溫度的變化,結(jié)合經(jīng)驗閾值,做出風機停機的決策。接著,本文運用時間序列分析方法進溫度預測,并將其與決策技術(shù)——統(tǒng)計過程控制結(jié)合起來,來進行風機齒輪箱故障預測判別,根據(jù)統(tǒng)計控制圖顯示結(jié)果,可以可靠的獲取齒輪箱故障的信息。最后,本文利用所述理論和算法對北方某風場的實際風機運行監(jiān)控數(shù)據(jù)進行分析,取得了預期的效果,證明了本文算法的有效性
[Abstract]:In recent years , wind power has become the fastest - growing renewable energy in the world . According to the government plan , the capacity of wind power generation in China will reach 30 GW by 2020 . The maintenance cost of wind power plant is one of the largest expenses of the current wind power plant . Therefore , it is very important to study the fault prediction algorithm of key parts of wind turbine unit in advance . Therefore , it is of great significance to reduce the operation of wind farm , overhaul cost and improve the operation reliability of wind turbine unit . Based on the real - time monitoring and obtaining real - time monitoring information of fan gear box , two kinds of state prediction algorithms _ improved gray algorithm and time series method are introduced in this paper .

【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

【共引文獻】

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本文編號：1415950