基于自学习概率模型的风电机组故障诊断方法

【摘要】：为了使故障诊断系统能够提供日常有效的维护建议和有针对性的维修计划,降低风电场的维护成本,提升其产量,在对风电机组的监控数据进行分析、分类的基础上,提出一种基于条件概率分布的数据异常状态自学习评估方法。定义了数据异常度的评价指标,实现了基于数据的风电机组低成本故障诊断,并利用风电场历史数据进行了算例训练与验证。结果表明,基于自学习概率模型的故障诊断方法可有效反映风电机组的异常状态信息。 【作者单位】： 上海电气输配电集团技术中心;上海交通大学风力发电研究中心;
【关键词】： 风电机组 故障诊断 条件概率分布 自学习
【基金】：上海市科学基金(11dz1200204)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 行业的快速增长导致了风力发电机组运行维护费0引言用持续提高。陆上型风力发电机组,运行维护成风力发电是新能源领域中技术最成熟、应用本占单位电价的10%~15%;离岸型风力发电机规模最大、最具发展前景的发电方式之一,近年得组,维护成本比例接近25%~30%[2];海上风电到了快速

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