基于数据挖掘的风电机组变桨系统劣化状态在线辨识方法

摘要：

传统阈值法难以及时准确地辨识出运行设备的劣化状态,针对风力发电机组实施状态检修工作的要求,提出一种风机变桨系统劣化状态在线辨识方法.在阐述风机变桨控制原理和变桨系统监测参数的基础上,建立了以风速、有功功率为输入,风轮转速、3个叶片的桨距角和变桨驱动电流为输出的非线性多输入多输出(multi input multi output,MIMO)系统回归模型.将系统特征向量实测值与最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)回归计算结果间的偏离定义为系统”观测值”.接着采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)拟合多维观测值的分布,并利用风机数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)中的数据计算系统劣化指数,实现系统状态的在线辨识.最后,以一台发生过变桨轴承保持架和滚动体损坏故障的风机为对象,进行了实例验证,证明了所建模型的准确性和有效性.

关键词：风力发电机组、变桨系统、状态辨识、支持向量机、高斯混合模型

所属期刊栏目：36

分类号：TM315(电机)

资助基金：国家自然科学基金项目51477006.Project Supported by National Natural Science Foundation of China 51477006.

在线出版日期：2016-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2389-2397