风机温度缺陷风险评估方法研究与应用

针对风机运行中存在的温度异常问题,提出了一种风力发电系统及风机温度异常识别预警方法。该方法充分考虑了风机运行时数据的分布特征和设备温度的基本历史特性,通过数据预处理机制对清洗后的数据进行分析,挖掘风机各部件温度的基本特征和重要影响因素,构建动态历史特征数据,从而为温度预警目标的识别提供纵横交错的参照标的,准确识别出与标准曲线存在显著差异的目标对象的温度缺陷;建立了基于多维特征的短期温度缺陷风险评估模型,能够对全场风机温度进行缺陷风险评估,自动识别并上报。采用某公司全部350台风机、90个温度测点的实际运行数据,验证了该方法的有效性。