基于深度学习的风电机组状态监测与健康评价

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随着我国风力发电装备容量不断提高和机组设备的复杂程度不断加强,机组设施故障频繁、可靠性较差和生产运维费用昂贵等一系列问题日益凸显,已经在很大程度上制约了我国风力发电行业的健康发展。风电机组运行状态监测与性能评价逐渐成为解决其中关键性问题的主要手段。基于此,本文以风电机组齿轮箱为主要研究对象,基于深度学习方法,开展风电机组状态监测与健康评价研究,具体内容包括:(1)基于变点(CP)和Copula理论的SCADA数据清洗与预处理。由于风电机组受到风速、风向等各种环境条件的影响较大,运行数据波动较大、易受
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现如今,新一代移动网络(5G)移动网络已成为业内关注的焦点,5G移动网络具有大宽带、低时延等显著特性,对于智能电网的实现具有强有力的支撑作用。电力专网网络建设中,网络规划是不可或缺的环节之一,通过网络规划可以评估实际建网的网络性能,在需求和成本之间取得平衡,降低后续网络维护的复杂度。传统覆盖仿真结果一般采用二维平面图形的方式来进行显示,覆盖仿真结果的三维可视化显示相比于二维显示来说,显示的数据更加
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基于模块化多电平换流器的多端高压直流输电系统是远距离输送电能的有效方式。受换流器的控制策略和网络拓扑结构的影响,与换流器互联的交流线路的故障特征迥异于传统电网的故障特征。基于传统电网故障特征的的交流线路纵联保护可能会存在适用性问题,因此对与换流器互联的交流线路的纵联保护适用性分析具有重要意义。研究了模块化多电平换流器的稳态控制策略和故障穿越控制策略,在RTDS仿真平台上搭建了基于模块化多电平换流器
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