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《河北科技大学》 2018年
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基于SCADA系统的风力发电机组状态及故障诊断研究

王鹏  
【摘要】:随着我国并网的风电机组数量与日俱增,在对风电机组状态评估、故障诊断、监测以及可靠性运行方面,都需要投入日常运维工作和大量的人力、物力。基于安全性、经济性而言,对风电场状态进行实时的数据采集及监控控制的SCADA系统(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)展开研究,进而构建起相对完善的状态评估及故障诊断系统,对于提高风电场风电机组运行效率及运维成本方面具有非常重要的积极作用。风力发电机组安全可靠性贯穿于机组运行的全周期内,要对机组常态化运行中的状态通过日常采集进行研判,以保障风电机组可靠性及安全运行。为此,对风电场SCADA系统的风电机组的状态及故障诊断是确保风电机组安全运行的重要保障。因为风电机组运行中风速的变化是任意的,会受到外界环境(例如,风电场温度)影响而变化,而应用于火电机组的监测技术的常规监测方法和理论不宜在风电机组中应用。本文调取新蔚风电场的风电机组SCADA系统的众多运行数据,利用恰当的多参数状态监测建模方法处理和分析的SCADA数据,从而使机组各部件的动态特性模型得以建立,监测机组的运行状态以及了解风电功率的波动特性;对于变桨故障以及主控PLC故障运用小波分析法以及自适应Kurtosis法进行故障诊断分析,以便对早期的故障隐患进行预防和控制,减少故障的发生,缩短检修时间,降低检修成本。
【学位授予单位】:河北科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM315

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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