基于WT和SVD的水电机组故障特征提取方法

针对水电机组振动信号故障特征提取难,提出一种融合小波变换(Wavelet Transform,WT)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的故障特征提取方法。首先,通过小波阈值降噪消除强噪声对模型特征提取的干扰,再利用小波变换将降噪信号分解成不同频率的模态子序列,应用SVD理论提起子序列的SVD值作为特征,最终将特征输入RF模型中实现水电机组故障的快速识别与诊断。通过在公开数据集和真实机组案例中应用,验证了对水电机组故障诊断的高效性。

风力发电机组故障在线诊断与预测技术探究

作为可再生、清洁型能源,风力发电逐渐成为主流供电方式后,还需要对相关机组的日常运行情况展开深层分析,确保机组能够稳定运行,尽可能地规避故障问题,确保风力发电的安全性、稳定性。本文从在线诊断和故障预测两个方面入手,结合实际案例,深入分析风力发电机组的诊断预测方式方法,以求完善故障处理、故障规避工作模式,进一步提高风力机组运行的稳定性,促进风力发电行业得到可持续发展。

海上大兆瓦风电机组故障预测与识别

随着双碳战略的持续推进,可再生能源发电的重要性越来越被重视。海上风电机组位于偏僻地区,故障后维修难度较大,因此风电机组故障预测与识别技术研究至关重要。基于Python sklearn的机器学习框架和基于TensorFlow的故障预警方法,采用多种特征提取方式,并使用卷积神经网络进行特征融合和分类,可实现海上风电系统的故障诊断和预警。详细介绍该方法的设计思路、实验步骤和实验结果,并对该方法进行评估和分析。

风力发电机组故障预警技术研究

风力发电机组是一种利用风能转化为电能的装置,其稳定运行对于保障风电场的发电效率和可靠性至关重要。然而,由于复杂的工作环境和高强度的运行条件,风力发电机组容易出现各种故障,例如叶片损坏、轴承磨损、齿轮故障等。这些故障不仅会导致发电量下降,还可能引发更严重的损坏甚至停机。为了解决这个问题,研究人员开始开展风力发电机组故障预警技术的研究。该技术通过监测、诊断和预测风力发电机组的工作状态,及时发现潜在故障并进行预警,以便采取相应的维修和保养措施,最大程度地减少故障对发电机组的影响。风力发电机组故障预警技术的研究旨在提高风电场的发电效率和可靠性,减少故障对发电量的影响,降低运维成本,提高能源利用效率。及时发现潜在故障,保障风力发电机组的安全运行。提前判断风力发电机组的故障情况,有针对性地进行维修和保养,减少不必要的维修和检修成本。帮助提高发电机组的稳定性和可靠性,从而提高经济效益。

计入风速与风电机组故障相关性的风电场可靠性建模及其应用

同一区域的多个风电场接入系统时,风电场出力受到风速和风机故障的不确定性和相关性的影响。传统的风电场可靠性建模方法对这些因素的考虑不够全面、对风速和风机故障之间的相关性处理过于简单,为此该文提出一种能同时计入风速和风机故障的不确定性和相关性的风电场建模方法,该方法对风速和风机故障间的相关关系无需作简化处理。基于所建立的风电场模型,采用相关抽样技术模拟风电场出力,克服了传统风电场出力模拟方法所依据的风电场状态模型或风电场出力相关关系不够准确的不足。算例分析验证了风电场建模方法和风电场出力模拟方法的正确性,并表明风速相关性和风机故障对系统可靠性的影响程度与系统输电充裕度、风电场接入地点有关。

考虑风电机组故障的风电场可靠性模型及其应用

提出一种风电场可靠性模型,该模型考虑风电机组故障,将风电场可用容量的概率分布与可用风能的概率分布相结合,计算出风电场输出功率的概率分布,然后将输出功率离散到数个降额运行出力水平,将风电场等效为一个多状态常规机组。模型不仅适用于由同种风电机组组成的风电场,还可用于由多种不同型号风电机组组成的风电场,可方便地应用于解析法和模拟法来评估风电场接入对电力系统可靠性的影响,以简化含大型风电场电力系统可靠性评估的复杂程度。以IEEE-RTS 79系统为算例,验证了所述模型的有效性。

QHD32-6油田电泵机组故障预测方法及其现场应用

为加强QHD32-6油田电泵井管理和有效预测电泵机组发生故障的概率,应用模糊综合评判方法,建立了引发电泵机组故障的因素集、权重集和判断集,给出了影响因素风险系数计算方法和单井风险评价等级标准,建立了电泵井机组故障预测模型。该方法能够预测运转电泵机组故障概率高的井。实际应用表明,2013年上半年应用该方法预测机组故障概率,其准确率达77.78%,累计挽回产量损失7 075 m3。该方法预测准确率能满足工程技术分析需要,为电泵井优化管理提供了技术支持。

考虑机组故障的系统机组检修计划模型

发电机组一旦故障,不仅需要较大费用更新破损元件,而且恶化了系统可靠性,增大了运行成本。当前的检修模型未考虑该因素的影响,或将其故障率简化为一常数,对系统运行带来风险。文中基于机组浴盆曲线的失效模式及其期望更新费用,分析了机组检修及故障停运对系统运行成本的影响,包括系统可靠性成本、发电成本、机组更新成本及检修成本,其中前两者通过等效电量函数进行系统随机生产模拟确定。基于此,以最小化规划期内系统总运行成本确定检修计划,由于其非线性、不可微,因而采用遗传算法进行求解。与常规模型相比,强调了机组变化故障率对系统及其自身运行的影响,21机系统的仿真结果验证了其有效性和实用性。

考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合

发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。

考虑机组故障的发电厂商检修规划策略

提出了一种考虑机组故障影响的检修规划模型。给出了符合浴盆曲线失效模式的机组故障率和可靠度,用以评估其期望更新费用。基于日前市场、双边合同及备用市场的复杂市场模式,讨论了检修和故障停运对发电厂商经济效益的影响,包括售电利润、期望更新费用及检修费用。基于此,以规划期内发电厂商的经济效益最优为目标构建了检修规划模型,考虑相关约束后利用遗传算法和线性规划方法求解。算例仿真结果验证了其有效性和可行性。

基于局域网的发电机组故障信息管理和监控系统

本文介绍一个基于局域网的发电机组故障信息管理和监控系统。文中采用ODBC技术,提出以数据库设计为中心的软件结构方式,论述了光字牌可视化显示、故障源信号采集及数据处理、客户/服务器程序特点、系统通信测试等设计技术,实现了发电机组故障实时采集、报警、历史记录存储和查询等管理。

压气站离心式压缩机机组故障以及优化途径探析

离心式压缩机作为压气站的关键设备,其工作性能的良好性,决定了压气站运行的稳定性及可靠性,进而会影响到天然气的正常、安全输送。从当前压气站离心式压缩机机组实际应用情况来看,故障问题仍是比较常见的,导致离心式压缩机无法正常运转,不利于天然气生产任务的顺利完成,并且还存在较大的安全隐患。为改善压气站离心式压缩机机组工作性能,就需要采取针对性优化措施,杜绝故障问题的出现,文章对此进行了详细分析,对压气站建设和管理具有一定的指导作用。

基于粗糙集和聚类PSO-RBF的水电机组故障诊断

将聚类PSO优化粗糙集-神经网络算法引入水电机组故障诊断中,利用聚类算法和PSO算法的优点改进粗糙集属性约简方法并对水电机组故障的检测信息进行约简,提取对故障分类起主要作用的信息,并用BP神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。该方法降低了神经网络的输入信息空间维数,简化神经网络结构,有效提高故障诊断的准确性。通过对水电机组振动故障数据进行诊断分析,证明了该诊断方法的有效性和优越性。

发电厂机组故障成因及在线检修体系研究

发电厂机组故障问题一直以来都是困扰发电厂正常高效运行的重要原因。而解决这一问题的有效途径就是对发电厂的机组进行定期的检查和故障原因分析。我国发电厂对电气机组的检修长期以来采用的都是定期预防性检修的方式。但随着发电厂规模的不断扩大,采用这种传统的检修方式逐渐无法满足要求。在线检修是近年来兴起的一种新型机组故障检修方式,它能有效的提高检修的效率和质量。本文围绕发电厂机组故障的成因,探究了在线检修模式的应用方法。

基于信息融合的风力发电机组故障诊断方法研究

电能对人类社会发展进步有着重要意义,是人类社会主要能源,不论是企业生产,还是日常生活都离不开电能,电能已成为推动经济建设的核心力量。新时代背景下,经济发展速度越来越快,社会对电能需求量越来越大,电力供求矛盾日益突出,供电难度随之提高。我国每年都会投入大量资金进行电网改造和电力工程建设,仍难以满足日益增长的电力需求。风力发电的快速发展,不仅有效缓解了电能供应问题,同时促进了新能源开发,发展风力发电势在必行。本文将针对信息融合的风力发电机组故障诊断方法展开研究。

大型汽轮发电机组故障诊断方法及监控保护系统研究

为确保大型汽轮发电机组的高效有序运转,提升故障诊断能力,缩短故障排除周期,避免额外的费用支出。文章着眼于实际,在全面分析大型汽轮发电机组故障诊断方法以及监控保护机制的基础上,结合过往有益经验,调整思路,转变方法,形成完备的大型汽轮发电机组故障诊断与监控保护模式,实现各类故障的快速发现与及时排除。

浅谈风电机组故障及处理

风电机组故障按照故障发生后机组所处的状态分为自启故障、不可自启动故障、报警故障三种,本部分通过故障举例及判定故障原因的步骤及方法入手对风电机组故障原因及处理进行简析。

基于改进变学习率神经网络的风电机组故障预测研究

针对变学习率算法在实际训练过程中存在的振荡和收敛速度慢的问题,对现有的变学习率算法进行优化,通过对现有改进神经网络中变学习率算法进行调整,使模型训练过程中的收敛速度明显加快,进而节省训练时间。利用改进后网络对风电机组故障进行预测,并与常规改进变学习率神经网络及标准神经网络进行效果对比,得出该算法具有较高的预测精度,同时可减少25%以上的训练时间。

核电站冷水机组故障分析与维修方案研究

简要分析核电站冷水机组的主要工作原理,同时总结冷水机组的常见故障,并在此基础上提出有效的解决对策,进而为相关研究提供一定思路和见解。

排涝泵站机组故障的原因与特点分析

随着城市化进程的不断深入，城市建设已经扩展到国家的各个省市。城市基础建设的完善是保障市民生活水平稳步提升的关键，从另一方面而言，随着全球气候变暖的不断加剧，大气降水也处于一种极不规则的状态下进行。因此由于城市基础设施的不完善，可能会导致城市内涝等问题的产生。这就要求城市在建设过程中要保证排涝设施的建设，其中排涝泵站是最为重要的方面。排涝泵站中机组的正常工作能够保证城市内涝的消除或减少，因此其机组的正常工作关系到城市的发展以及市民生活水平的提高。本文主要分析在排涝泵站中机组工作过程中会遇到的问题以及产生这些故障的原因和特点。