基于数据驱动的大型风力发电系统性能提升及故障预警研究

风力发电系统逐渐趋于智能化、自动化,但其发电机组在复杂运行环境下仍存在性能低、故障监测与预警不精准等问题。为解决此类问题,该文基于数据驱动角度,对风力发电系统的功率点追踪问题提出优化方案,并设计无模型自学算法,突破机理建模的局限性,提高风力发电系统性能。同时,利用数据驱动对风电机组单机故障进行实时预警与定位,优化原有鲸鱼算法,并通过实验验证此方法的有效性。

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。