基于非线性状态评估的风电场箱式变压器故障预警系统研究

目前,风电场箱式变压器故障预警与状态评价方法,依赖于运维人员经验与专家规则,未能有效利用多源异构的运行数据和历史数据,在客观性与准确性方面存在不足。本文基于非线性状态估计法(nonlinear state estimate technology,NSET),对箱式变压器的在线监测数据进行深入挖掘,实现数据处理、特征提取、模型构建等关键步骤的效果优化,全面掌握箱式变压器的健康信息,及时发现潜在故障,提前排除重大事故隐患,提升了箱式变压器故障诊断与状态评价准确性,降低风电场的运维成本。