基于相对主元分析的风电机组塔架振动状态监测与故障诊断

摘要：

振动信号是风电机组数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition system，SCADA）中一类重要变量。以风电机组SCADA运行数据为基础，首先结合风机运行原理详细分析了导致塔架振动的主要因素。进而采用相对主元分析（relative principal component analysis，RPCA）和某风电机组2011年3～5月份的SCADA运行数据，建立了覆盖塔架正常工作状态的RPCA振动模型，计算得出监控统计量Hotelling T2（简称T2）和平方预测误差（squared prediction error，SPE）。采用塔架振动RPCA模型，准确检测出风电机组变桨系统故障，验证了所研究方法的有效性。

关键词：风电机组、塔架振动、状态监测、相对主元分析(RPCA)、数据采集与监控系统(SCADA)、建模

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家自然科学基金51207049；新能源电力系统国家重点实验室开放基金项目LAPS13011。

在线出版日期：2014-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：125-129