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《华北电力大学》 2015年
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基于BP神经网络的风机故障预警

王贺  
【摘要】:近年来,由于环境问题的不断恶化和化石资源的储量逐渐减少,世界各国不得不开始重视开发和调整能源消费方向,可再生、无污染的新型能源逐渐被纳入各国能源消费体系。随着空气动力学理论日趋完善及新材料技术的普及与应用,风力资源的利用效率迅速提升,使得风力发电设备的收益率迅速提升,风力资源的利用已经成为各国调整能源消费结构的重要手段之一。中国是一个风力资源储量极其巨大的国家,在内陆及近海中,理论上可以开发利用的风能储量达10余亿kW,发展利用潜力巨大。近年来我国对风力资源的政策支持力度也越来越大,历届经济发展规划中的风电装机容量均在不断上调,除西藏外,全国各个省、市、自治区都建立有大型风力发电场,分散式的小型风力发电机更是市场广泛。根据行业统计计算,我国风力发电行业单位千瓦的维护费用在30-50元,项目平均的年度收益率在10%左右。随着单机容量的提升,风力发电机组零部件单价也迅速提高,在长达二十年的设备生命周期内,设备日常维护费用已成为影响项目收益的主要因素。如何提高产品质量、降低维护费用,已经成为设备制造商和风力发电场投资商的主要研究课题本文通过风力发电机组的运行特点,结合BP神经网络的技术,对风力发电机组的典型故障数据进行分析研究,给出了一种基于BP神经网络的风力发电机组故障预警技术。本文通过分析风力发电机结构及变桨系统故障原理,选取风力发电机变桨系统中的典型器件的典型故障数据,通过在BP神经网络环境下对该故障数据进行训练,并采用不同的BP网络算法对故障数据结果进行分析对比,得到一种适合风力发电机组故障预警功能实现的BP神经网络算法。
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM315;TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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