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基于数据挖掘的风力发电机组特征数据提取方法的研究

王川江  
【摘要】:近年来,风力发电搭上了发展的“快车道”,大批风电场陆建设完成并开始投入使用。然而由于风速的不确定性,使得风电机组长期处于载荷交变的工作环境中,因此风电机组的故障发生几率较高。对于场区大部分处于偏远郊区以及高达上百米的风电机组,其维修成本以及难度较大,且维修所需时间较长,这对风电场的经济效益产生了较大影响。因此发展风电机组关于故障分析、故障预测等相关研究是十分必要的。本文以了解风电机组的机械结构以及相关故障的原理为前提,以分析SCADA系统的历史数据为基础,利用数据挖掘的相关方法对风电机组故障实现预测,并通过机组中变桨系统中的相关故障进行模型验证。本文中的相关实验所采用的数据全部来源于北京某风电场的SCADA数据以及场区内机组的故障数据。首先分析故障数据中所记录的相关参数,选择合适的状态参数用于后期的故障诊断。为了保证SCADA数据的可靠性,利用均值法、回归法、核密度估计法等数据清洗方法对原始数据进行数据清洗。通过ReliefF算法选择对变桨系统故障影响较大的变量,对风电机组的高维运行数据进行特征选择,为后文对故障状态参数的预测进行铺垫。通过对BP神经网络以及小波BP神经网络进行比较,利用选取的特征作为模型输入,实现对故障状态参数进行预测。针对小波神经网络运算时间长,易陷入局部极小点等缺陷,利用遗传算法对小波神经网络进行优化,改善预测模型的准确性。利用Matlab进行实验仿真,进过对最终的预测误差进行分析,本文所采用的故障预测方法具有较高的准确性。


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