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风力发电机温升故障预警方法研究
被引量:
8
1
作者
刘轩
孙建平
《电力科学与工程》
2016年第6期38-43,共6页
针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性,提出一种结合relief F算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风场5月某段时间内风力发电机组运行数据并建立数据集,通过relief F算法确定权值向量W,进而使用加权主成分...
针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性,提出一种结合relief F算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风场5月某段时间内风力发电机组运行数据并建立数据集,通过relief F算法确定权值向量W,进而使用加权主成分分析法建立正常工作状态下发电机温度模型。利用该模型对同一机组另一段时间运行数据进行故障检测,通过对统计量HotellingT^2(简称T^2)和平方预测误差(简称SPE)的趋势分析最终确定机组运行状态。实验结果表明,提出的方法准确预测出了发电机的温升故障,并减少了误报情况。
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关键词
加权主成分分析
发电机温度
relief
F算法
T2统计量
SPE统计量
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职称材料
题名
风力发电机温升故障预警方法研究
被引量:
8
1
作者
刘轩
孙建平
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《电力科学与工程》
2016年第6期38-43,共6页
基金
河北省自然科学基金(F2014502059)
文摘
针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性,提出一种结合relief F算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风场5月某段时间内风力发电机组运行数据并建立数据集,通过relief F算法确定权值向量W,进而使用加权主成分分析法建立正常工作状态下发电机温度模型。利用该模型对同一机组另一段时间运行数据进行故障检测,通过对统计量HotellingT^2(简称T^2)和平方预测误差(简称SPE)的趋势分析最终确定机组运行状态。实验结果表明,提出的方法准确预测出了发电机的温升故障,并减少了误报情况。
关键词
加权主成分分析
发电机温度
relief
F算法
T2统计量
SPE统计量
Keywords
WPCA
generator temperature
relief falgorithm
T2 statistics
SPE statistics
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
风力发电机温升故障预警方法研究
刘轩
孙建平
《电力科学与工程》
2016
8
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