基于输出功率特性的风电机组状态监测

【摘要】：基于SCADA系统中风速、变桨角度、风向角与机舱角偏差、发电机输出有功功率等运行数据,采用改进BP神经网络建立风电机组输出有功功率模型,根据发电机输出功率特性对风电机组进行状态监测。风电机组正常运行时,改进BP神经网络模型的预测输出功率与正常的功率输出之间的残差较小;当模型的预测输出功率与正常的功率输出之间的残差超出残差阈值时,则认为风电机组出现了故障。本文对某风电场真实桨叶断裂故障进行了仿真验证。 【作者单位】： 华北电力大学;国网冀北电力有限公司电力科学研究院(华北电力科学研究院有限责任公司);
【关键词】： 风电机组 输出功率 改进BP神经网络 状态监测
【分类号】：TM315
【正文快照】：

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