大型風(fēng)電機(jī)組運行特性分析及狀態(tài)監(jiān)測研究.pdf

1、大力發(fā)展風(fēng)力發(fā)電可以有效緩解能源危機(jī)、減輕環(huán)境污染，保障社會發(fā)展的能源安全。實時監(jiān)測風(fēng)電機(jī)組的運行狀態(tài)，識別其異常狀態(tài)，可以降低運行成本，保障機(jī)組安全高效運行。本文在深入分析SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立機(jī)組功率特性模型及齒輪箱軸承溫度趨勢預(yù)測模型，對機(jī)組運行狀態(tài)進(jìn)行分析研究。
　　在分析機(jī)組功率波動性的基礎(chǔ)上，結(jié)合已有研究成果，基于最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）方法建立了五個功率特性模型。將遺傳算法中的變異思想引入到模擬退火

2、粒子群算法（SAPSO）中，改善其全局優(yōu)化能力，對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過對比各模型擬合精度，驗證了模型的合理性；同時結(jié)合現(xiàn)場數(shù)據(jù)檢驗了模型的泛化能力及在狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)用中的可行性；為風(fēng)電機(jī)組功率特性研究提供了新思路。
　　齒輪箱的運行過程復(fù)雜多變，維護(hù)及檢修成本巨大，功率特性模型無法分析其輕度異常狀態(tài)。針對齒輪箱振動信號采集難度大、信號質(zhì)量低的情況，基于SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)，采用非線性狀態(tài)估計（NSET）方法，建立齒輪箱軸承溫度趨勢預(yù)測