基于SCADA大数据的风电机组故障预警分析与研究

摘要：

风电机组长期工作在恶劣的环境中,导致故障频发,运用合理高效的方法对风电机组部件进行故障预警,具有十分重要的现实意义.提出了一种基于SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)大数据的风电机组故障预警策略,依托现场经数据预处理的机组数据,提取出高维数据中的特征向量作为数据样本,建立非线性状态评估(NSET)模型,利用NSET模型以及历史数据确定正常工作状态下的阈值;基于SCADA数据以及预测模型的预测值参数与正常状态下的阈值进行比较,当部件工作出现异常时,预测值与实际值的残差增大,超出预先设定的阈值时发出报警信息.利用故障预警方法能及时发现潜在故障,提前排除重大事故隐患,有助于提高设备的可靠性.

关键词：状态监测、故障预警、非线性状态评估模型、预警阈值

分类号：TM315(电机)

资助基金：中央引导地方科技发展资金项目;河北省高层次人才资助项目

在线出版日期：2023-06-30（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：31-35