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基于无线传感网络的风电机组状态监测系统可靠性分析 被引量:12
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作者 赵敏 傅质馨 +2 位作者 袁越 邵秋葵 吕鹏远 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期35-41,共7页
通过可靠的风电机组状态监测系统,可实时监测风电机组的运行状态,及时发现并排除风电机组的故障。首先对基于无线传感网络的风电机组状态监测系统的可靠性进行研究。为提高监测系统的可靠性,将备用无线传感器节点部署在风电机组中极易... 通过可靠的风电机组状态监测系统,可实时监测风电机组的运行状态,及时发现并排除风电机组的故障。首先对基于无线传感网络的风电机组状态监测系统的可靠性进行研究。为提高监测系统的可靠性,将备用无线传感器节点部署在风电机组中极易发生故障的部件上;根据马尔可夫状态转移模型建立监测系统可靠性函数;运用粒子群算法以监测系统构建成本为目标函数,在监测系统可靠性满足对风电机组的状态健康监测的要求下,优化系统备用节点数目,并对影响监测系统的可靠性因素进行分析。结果表明,增加监测系统的备用节点可有效提高监测系统的可靠性。 展开更多
关键词 风电机组状态监测系统 可靠性 备用节点 无线传感器网络
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基于云雾协同的智慧风电机组状态全方位实时感知平台设计
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作者 刘小春 谭明亮 +8 位作者 文言 杨东升 王永淳 李卓 陈光荣 罗毅 张业凯 邓龙宇 马智 《电子技术(上海)》 2024年第3期75-77,共3页
阐述设计的一种基于云雾协同的智慧风电机组状态全方位实时感知平台,根据风电机组设备的运行特征,结合云雾协同分析方法,确定风电机组状态全方位实时感知平台的基本架构。应用无量纲预处理方法,采集处理风电机组状态特征信号,完成云端... 阐述设计的一种基于云雾协同的智慧风电机组状态全方位实时感知平台,根据风电机组设备的运行特征,结合云雾协同分析方法,确定风电机组状态全方位实时感知平台的基本架构。应用无量纲预处理方法,采集处理风电机组状态特征信号,完成云端、雾端部署。引入深层卷积神经网络,实现风电机组状态的实时监测与感知。 展开更多
关键词 云雾协同算法 智慧电厂 风电机组状态 实时感知平台
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基于非线性状态估计的风电机组振动建模研究 被引量:8
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作者 苏连成 孙伟 董金国 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2018年第4期331-341,共11页
本文引入振动加速度信号,与SCADA数据结合进行风电机组关键部件的状态监测及故障诊断。实验数据为某风电机组连续6个月SCADA数据,振动建模方法采用非线性状态估计技术,在风电机组故障高发部位——齿轮箱、发电机、主轴承等处加装振动加... 本文引入振动加速度信号,与SCADA数据结合进行风电机组关键部件的状态监测及故障诊断。实验数据为某风电机组连续6个月SCADA数据,振动建模方法采用非线性状态估计技术,在风电机组故障高发部位——齿轮箱、发电机、主轴承等处加装振动加速度传感器,通过对各部位振动特性的分析,分别建立相应部位的振动模型进行故障监测与诊断,并验证其可行性。研究表明,利用非线性估计的方法建立风电机组关键部位的振动预测模型简单有效,预测精度高,为后续风电机组振动分析提供了新的思路。 展开更多
关键词 风电机组状态监测 非线性状态估计 振动 SCADA
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含多状态机组风电场的发输电系统可靠性评估加速方法 被引量:11
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作者 徐青山 蔡霁霖 +1 位作者 李淋 郑爱霞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第24期7248-7257,共10页
随着现代电力系统的发展,其失负荷概率逐渐降低。而风电大规模接入系统后,发输电系统中的不确定因素进一步增多。基于上述原因,现代电力系统可靠性评估的难度也相应地加大。该文以此为研究目标,依据交叉熵思想,提出一种能够计及风速波... 随着现代电力系统的发展,其失负荷概率逐渐降低。而风电大规模接入系统后,发输电系统中的不确定因素进一步增多。基于上述原因,现代电力系统可靠性评估的难度也相应地加大。该文以此为研究目标,依据交叉熵思想,提出一种能够计及风速波动性和风电机组降额状态的加速采样的改进交叉熵重要性采样法,称为IKL-IS法。该方法通过求取和利用发输电系统内各随机性元件的最优概率分布,降低了待评估的系统状态示性函数的方差,从而减小了评估指标的数值波动,加快了其收敛速度。最后根据调整后的IEEE-RTS 79发输电系统设计了算例,算例内部同时考虑了风速、负荷的波动性以及风电机组的多状态特性。同时将所提IKL-IS算法和传统蒙特卡洛采样法(MCS)、分散蒙特卡洛抽样法以及既有重要性采样法(KL-IS)应用于该算例,并比较4种方法评估得到的测试系统可靠性指标,验证了该算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 发输电系统 可靠性评估 风速波动 状态风电机组 重要性采样
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风电机组健康状态预测中异常数据在线清洗 被引量:18
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作者 马然 栗文义 齐咏生 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2127-2139,共13页
风电机组数据采集与监视控制系统(SCADA)运行数据中含有大量异常数据,对风电机组健康状态预测影响严重,为此针对实测风速-功率、转速-功率数据,提出一种异常数据在线清洗方法。由于机组性能退化过程中数据特征趋于复杂,基于经验Copula-... 风电机组数据采集与监视控制系统(SCADA)运行数据中含有大量异常数据,对风电机组健康状态预测影响严重,为此针对实测风速-功率、转速-功率数据,提出一种异常数据在线清洗方法。由于机组性能退化过程中数据特征趋于复杂,基于经验Copula-互信息(ECMI)选择关键特征参量作为数据清洗对象,并基于Copula建立置信等效功率区间描述其非线性与不确定性。针对置信边界外的堆积点和离群点,结合其时序特征与密度分布建立Copula数据清洗模型(Copula-TFDD),依次进行在线清洗。最后,基于实际数据与人工模拟数据分析模型的精度、运算效率以及对机组健康状态预测的影响表明,Copula-TFDD能准确并实时地识别各类异常数据,有效提升风电机组健康状态预测的性能。 展开更多
关键词 风电机组健康状态预测 数据清洗 特征参量 互信息 COPULA理论
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基于出力相关性的风电机组非正常运行状态及故障诊断 被引量:5
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作者 董文婷 李征 徐凌宇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期18-25,共8页
为了解决风电机组运行状态及故障诊断中外界环境因素对出力情况的影响,引入风电机组出力相关性信息,对机组运行状态进行判别。实现了在不增加传感器和测点的情况下,提高判别机组非健康状态或故障状态的可靠性。将相关性分析与模糊故障Pe... 为了解决风电机组运行状态及故障诊断中外界环境因素对出力情况的影响,引入风电机组出力相关性信息,对机组运行状态进行判别。实现了在不增加传感器和测点的情况下,提高判别机组非健康状态或故障状态的可靠性。将相关性分析与模糊故障Petri网相结合,以此判别风电机组的运行性能并诊断故障。采用风场实际数据的验算结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 风电机组运行状态 相关性统计分析 模糊综合评判 故障诊断 模糊故障Petri网
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Neural Networks for Condition Monitoring of Wind Turbines Gearbox
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作者 Roque Filipe Mesquita Brandao Jose Antonio Beleza Carvalho Fernando Pires Maciel Barbosa 《Journal of Energy and Power Engineering》 2012年第4期638-644,共7页
Wind energy is considered a hope in future as a clean and sustainable energy, as can be seen by the growing number of wind farms installed all over the world. With the huge proliferation of wind farms, as an alternati... Wind energy is considered a hope in future as a clean and sustainable energy, as can be seen by the growing number of wind farms installed all over the world. With the huge proliferation of wind farms, as an alternative to the traditional fossil power generation, the economic issues dictate the necessity of monitoring systems to optimize the availability and profits. The relatively high cost of operation and maintenance associated to wind power is a major issue. Wind turbines are most of the time located in remote areas or offshore and these factors increase the referred operation and maintenance costs. Good maintenance strategies are needed to increase the health management of wind turbines. The objective of this paper is to show the application of neural networks to analyze all the wind turbine information to identify possible future failures, based on previous information of the turbine. 展开更多
关键词 Condition monitoring maintenance neural networks wind energy.
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