基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組故障診斷與預(yù)測(cè).pdf

1、風(fēng)電機(jī)組高故障率等問題帶來的高額維護(hù)成本影響了相關(guān)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，因此降低設(shè)備故障率和機(jī)組停機(jī)時(shí)長(zhǎng)、提高風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電效益成為研究熱點(diǎn)。本文依據(jù)國(guó)內(nèi)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，獲取關(guān)鍵特征量，建立風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)模型，為風(fēng)電機(jī)組的健康狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)提供依據(jù)；同時(shí)，通過運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘機(jī)組高頻故障，對(duì)其進(jìn)行故障診斷與預(yù)測(cè)，以達(dá)到提高設(shè)備可使用率的目的。本文主要工作如下：
　　1、研究風(fēng)電機(jī)組的功能單元與結(jié)構(gòu)單元；分析風(fēng)電機(jī)組設(shè)備常見故

2、障及原因，分析國(guó)內(nèi)外的風(fēng)電機(jī)組高頻故障；分析風(fēng)電場(chǎng)SCADA系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，提取有效狀態(tài)特征量作為風(fēng)電機(jī)組設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的性能指標(biāo)；利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分析SCADA系統(tǒng)報(bào)警點(diǎn)信息，提煉有效主導(dǎo)報(bào)警信息。
　　2、研究風(fēng)電機(jī)組的生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)特征量，設(shè)計(jì)了基于灰色理論系統(tǒng)的變權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)模型。本文遵循評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建原則，對(duì)評(píng)價(jià)因素集里的因素進(jìn)行歸類，構(gòu)建了風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上提出基于灰色系統(tǒng)理論的變權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)算

3、法，建立風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)模型。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明本文給出的風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)模型能夠提前監(jiān)測(cè)到機(jī)組的亞健康狀態(tài)，平均提前3.273小時(shí)。
　　3、對(duì)風(fēng)電機(jī)組的高頻故障進(jìn)行診斷與預(yù)測(cè)。變頻器低溫故障報(bào)警約占變頻器報(bào)警的76％，挖掘變頻器低溫故障報(bào)警信息與機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)變頻器低溫故障報(bào)警只發(fā)生在機(jī)組停機(jī)狀態(tài)，并受環(huán)境溫度、風(fēng)速的影響較大。齒輪箱油溫異常故障報(bào)警約占齒輪箱報(bào)警的55%，通過生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)齒