【摘 要】
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为了改善生态环境、缓解常规能源供应不足的问题,越来越多的国家把目光放到风能这种无公害能源上。对于我国燃料不足、交通不便的地区,因地制宜的发展风力发电技术显得尤其重要。而风力发电地处区域环境恶劣,设备昂贵、检修困难,传统的风力发电模式下,在风机出现问题后再进行维护,大大提升了运行维护成本,甚至造成严重的经济损失。提前对风机状态进行评价,在风机设备出现不可补救的损坏之前,及时进行有针对性地维修,既提高
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为了改善生态环境、缓解常规能源供应不足的问题,越来越多的国家把目光放到风能这种无公害能源上。对于我国燃料不足、交通不便的地区,因地制宜的发展风力发电技术显得尤其重要。而风力发电地处区域环境恶劣,设备昂贵、检修困难,传统的风力发电模式下,在风机出现问题后再进行维护,大大提升了运行维护成本,甚至造成严重的经济损失。提前对风机状态进行评价,在风机设备出现不可补救的损坏之前,及时进行有针对性地维修,既提高了风机设备的稳定性、经济性和安全性,又符合目前在风力发电领域中对风机设备维护的研究方向。因此本文围绕风电机组运行状态综合评价展开研究。本文以风电机组的SCADA运行数据为基础,在搭建模型之前,选取最直接影响风机运行效率的风速-功率数据进行分析,采用四分法与DBSCAN密度聚类法组合对异常数据进行分段识别、剔除。由于对风机的预测过程中存在不确定性,因此在3εn准则改进云模型的基础上,选取正向云发生器算法来反映其正态分布的数字特征,减少人为影响,得出更加真实准确的云模型。采用动态劣化度代替了传统劣化度来表示风力发电机组在实际工作中的状态和故障情况之间的关系,并采取了组合赋权的指标权重确定模型,通过对各个指标的权重进行综合计量,更直接和准确地反映实测指标客观特点以及各个指标之间的相互关系。为了更加真实的反应风机的健康状态,提前对风电机组数据进行预处理,减少异常数据带来的影响,并对风机的整体运行状态进行评价。结果表明,改进后的云模型可以提前反映风机运行劣化情况,为风机的运维留出充足时间。
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