【摘 要】
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传统风电机组故障诊断预警算法准确度较低,预警速度较慢,为此,提出基于工况辨识的风电机组故障诊断预警算法.首先进行故障诊断数据预处理,基于工况辨识,选择合适的风电机组运行参数,采用温度预测的方法,利用观测温度与预期温度的残差来反映设备的运行状态,使用MSET建立风机齿轮箱温度模型,确定预警指标,设计基于工况辨识的风电机组故障诊断预警算法.实验结果表明,设计算法能有效减少诊断预警时间,且其准确度更高.
【机 构】
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国家电投集团江苏新能源有限公司,江苏 盐城 224399;上海发电设备成套设计研究院有限责任公司,上海 200240
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传统风电机组故障诊断预警算法准确度较低,预警速度较慢,为此,提出基于工况辨识的风电机组故障诊断预警算法.首先进行故障诊断数据预处理,基于工况辨识,选择合适的风电机组运行参数,采用温度预测的方法,利用观测温度与预期温度的残差来反映设备的运行状态,使用MSET建立风机齿轮箱温度模型,确定预警指标,设计基于工况辨识的风电机组故障诊断预警算法.实验结果表明,设计算法能有效减少诊断预警时间,且其准确度更高.
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