基于状态监测的风电机组变桨系统故障诊断

以风电机组中故障率较高的变桨系统作为研究对象,从数据采集与监视控制系统的数据库中选择与变桨系统运行相关的特征参数,基于相似性原理,利用非线性状态评估方法,建立能够涵盖变桨系统全部正常运行状态的健康模型。当变桨系统发生故障时,会出现模型预测值与正常状态的偏差,根据每一个特征参数对偏差的影响来确定故障的原因。应用实例验证表明,该模型能够准确地识别故障类型,可以解决在排除故障及设备维修时,因缺少相关信息而造成停机时间过长、维修难度大等问题。     

基于支持向量机的风电机组变桨系统故障诊断

风电机组变桨系统是风电机组发生故障最频繁的部件之一,对其故障类型的精确诊断能够提高风电机组维护计划的效率.针对异步电机和行星齿轮箱的各种故障类型,提出了一项以风电机组三相电流数据为基础的多分量故障诊断方法.该方法通过深度自动编码器从三相电流数据中提取特征向量,并采用支持向量机进行故障分类.上述方法以风电机组变桨驱动器为...     

基于机器学习算法与SCADA系统的风电机组变桨系统变频器的故障预警方法研究

变桨系统是风电机组的关键设备,但由于风电机组长期处于复杂的工作环境,导致变桨系统故障成为风电机组故障中最常见的故障之一,而变桨系统变频器故障在变桨系统故障中的占比很高.基于此,提出了一种变桨系统变频器的故障预警方案,分析SCADA系统数据,将机器学习算法应用于故障预警,并将模型温度残差作为故障预警的指标;然后,针对随机...     

风电机组变桨后备电源问题探讨

目前,国内风电机组变桨系统后备电源大多使用阀控式铅酸蓄电池。本文结合风电场实际环境、工况及阀控式铅酸蓄电池性能,探讨风电场变桨系统后备电源经常遇到的问题,并提出改进意见。     

基于AHP的风电机组变桨系统权重分析

在风电场远程监控系统中,能够实现风电场中风电机组的故障诊断与预测,对于风电机组的安全、稳定、经济运行具有重要意义。在风电场监控系统中只是对风电机组单个参数进行实时监控,当监控系统某一参数超过阈值范围时,无法确定风电机组中某个具体部件存在问题。因此分析风电机组远程监控系统中实时参数对风电机组中设备的权重影响变得极为重要。本文旨在对风电机组中故障率频发的变桨系统进行深入探究,针对影响变桨系统故障的各项因素,运用APH方法进行权重评估,得出各个因素对变桨系统的影响程度,从而更加准确地判断出变桨系统的故障原因。     

以变桨轴承延寿为目标的风电机组变桨策略优化研究

传统变速变桨风电机组采用比例积分微分模型(proportion integral differential,PID)控制的最佳桨距角变桨策略,变桨频繁,变桨轴承易损坏且不易维修,为此提出一种减少变桨动作,延长变桨轴承寿命的变桨系统优化策略.在最佳桨距角策略基础上提出风速波动阈值指标建立优化模型,以风速波动阈值指标为输入...     

3MW双馈式风电机组变桨控制策略优化研究

随着风电机组单机容量的不断增大,风电机组零部件承受的载荷越来越大,电网对机组输出功率的品质也提出了更高的要求。文章在变桨PID控制技术的基础上,通过增加塔架阻尼器、低通滤波器和陷波器,并在变桨时使用变增益双PID控制器,使风电机组在输出功率较为平滑的同时,降低关键部件的载荷。结合3 MW双馈式风电机组开发GH Bladed的外部控制器程序,并和广泛应用的PID控制器进行仿真比较。仿真结果表明,该研究提出的控制策略改善了风电机组输出功率的品质,降低了塔架等关键部件的载荷。     

大型风电机组独立变桨控制技术研究

通过对风力机简化模型的分析,推导出风力机的运动方程和输出方程;通过卡尔曼坐标变换将塔架前后运动方程和载荷输出方程所代表的线性时变系统解耦为线性时不变系统,在此基础上提出带3个独立控制环的独立变桨控制策略;利用"GH Bladed"软件对独立变桨控制策略进行仿真试验研究,仿真试验结果表明,采用独立变桨控制技术不但能实现转速控制功能,还能有效减小叶片根部挥舞力矩、轮毂倾翻力矩、偏航力矩的波动,从而能有效降低变桨轴承、主轴、轮毂、偏航轴承、塔架上的疲劳载荷。     

基于批标准化的堆叠自编码网络风电机组变桨系统故障诊断

为了提高风电机组变桨系统故障诊断的准确性,提出一种基于批标准化的堆叠自编码(SAE)网络故障诊断模型.针对SAE网络在特征学习过程出现的梯度硬饱和问题,选用PReLU激活函数,在SAE网络中加入批标准化(BN)层进行优化,通过输出层的Softmax函数,得到变桨系统各部件故障发生概率.以均方误差最小化为目标,采用Ada...     

基于小波BP神经网络的风电机组变桨系统故障预测

变桨故障是风电机组重要的停机故障之一,对变桨系统进行故障预测并提高预测精度,是风电开发的关键技术,不但保证电网安全运行而且减少运维成本。分析处理SCADA系统数据,提取相关联参数,即输出功率、风速、桨距角和转子转速。采用BP神经网络对系统进行模型训练,考虑到风电机组参数具有波动性、不确定性等,同时采用小波BP神经网络进行模型训练。建立变桨故障预测模型,预测未来15 d的变桨系统运行情况,用于制定合理的运维方案。通过MATLAB系统仿真研究,对比分析了预测模型性能指标、误差指标和输出数据图形,小波BP神经网络训练预测模型诊断精度比BP神经网络提高了17%,可信率提高了18%,诊断能力提高了15.4%,诊断误报率降低了17%。     

基于长短时记忆网络融合SCADA数据的风电齿轮箱状态监测

针对不具有时间记忆能力的机器学习方法融合风电机组数据采集与监控系统(SCADA)的时序数据而导致风电齿轮箱状态预测精度不高的问题,提出基于长短时记忆(LSTM)网络融合SCADA数据的风电齿轮箱状态预测模型.选择能表征风电齿轮箱运行状态的某个监测量作为模型的输出量,基于灰色关联度选择与该监测量关联密切的SCADA参数作...     

基于激光雷达的风力机分离测风独立变桨控制策略

在基于叶片根部载荷的PID独立变桨控制的基础上,引入激光雷达并提出优化的独立变桨控制方法.利用激光雷达可重建风力机前方风场信息的特点,对风力机前方风速进行提前测量.提出并使用统一风演化模型对所测数据进行二次处理,得到更贴近实际的叶轮中心风速,进一步使用所提出的分离测风方法对叶根载荷进行提前计算,根据载荷的计算值进行独立...     

PCA-PSO/GS-SVM组合方法在风电齿轮箱故障预测中的应用研究

在标准支持向量机(SVM)的基础上,引入主成分分析法(PCA)、粒子群算法(PSO)以及网格算法(GS),构建针对风力机故障的PCA-PSO/GS-SVM组合预测模型。相对于标准SVM,该模型采用PSO以及GS算法寻优参数,能够更准确地建立各变量间的相关关系以提高模型的预测准确性。以中国北方某风场2 MW风电齿轮箱在2017年上半年某2个月的SCADA监测数据为例进行分析。结果表明,对于以齿轮箱输出功率为例的骤变信号的预测,采用PSO算法寻优后的绝对误差均值是采用GS算法的3.0647倍,而对于以高速侧轴端温度为例的缓变信号的预测,则采用PSO算法更加合理;同时发现剔除训练样本数据中的奇异点能够有效提高模型的预测精度及其泛化能力。     

大型风力发电机组的建模与仿真

建立了大型变桨距风力发电机组在标称状况下的非线性数学模型，将其线性化后，在不同风速下进行了不同输入（桨矩角β、风速ｖ和电网电压Ｕ１变化）的开环仿真。仿真结果对控制器的设计有参考价值。     

基于量子进化在线序贯极限学习机的变桨系统故障检测

针对复杂工况下风电机组变桨系统故障检测问题,采用在线序贯极限学习机建立变桨系统状态监测模型,利用ReliefF算法进行模型的特征选择,通过量子进化算法优化在线序贯极限学习机的超参数集,并引入马氏距离函数计算变桨系统状态监测模型的残差,判断风电机组变桨系统的异常。以辽宁某风电场1.5 MW双馈风电机组变桨系统为例,将所提出的模型分别与粒子群优化极限学习机、粒子群优化支持向量机、随机权神经网络、极限学习机和反向传播神经网络模型进行对比,结果表明所提出的模型精度优于其他模型,所提方法的故障检测正确率高于3σ阈值法和核主成分分析方法。     

新型变桨风力机关键部件载荷特性试验研究

以新型变桨距风力机为研究对象,针对其独特的变桨调节机构,通过风洞试验的方法,采用IMC载荷测试系统,对其关键部件进行载荷测试。试验结果显示：随着桨距角增大,叶根所受弯矩降低,但叶根挥舞弯矩较摆振弯矩减小更明显;塔筒俯仰方向的受力大于侧弯方向,当风轮转速约为243.5 r/min时,塔筒侧弯受力出现突增;不同桨距角下,变桨调节机构的齿条与齿条同步盘测点载荷大小随风速变化趋势一致,但随着桨距角的增加,表现为先增加后减小再增加的趋势。     

数据驱动的风电机组偏航参数适应性优化

为了增强风电机组偏航系统自适应水平,提升风能利用率,提出一种基于K近邻聚类（KNN）算法风电机组偏航控制参数优化方法。为准确描述风向变化,建立改进Weibull概率分布建立风向评估模型,即以风向波动的幅值（A）和波动持续时间（T）作为风况的数据标签来描述风向。对比风电机组不同偏航参数下的运行数据确定聚类中心（已知风况下的最佳偏航参数）,通过基于KNN算法的风电机组偏航控制参数优化模型,得到不同风况下风电机组最佳的偏航参数。通过对风电机组运行数据进行算例分析表明,该方法高风速时可提升风电机组发电效率,并在低风速时减少偏航启动次数。     

垂直轴风力机变桨控制策略及气动性能影响研究

以H型Darrieus垂直轴风力机为研究对象,基于不同尖速比下攻角随相位角变化规律,提出一种俯仰角控制策略,即攻角较大时俯仰变化幅值较大,而攻角较小时幅值较小。通过数值计算了解此控制方式对气动性能的影响规律,分析变桨后不同旋转角度下风力机涡量场的变化,并讨论气动载荷变化的原因。结果表明：所提俯仰角控制策略可显著增强风力机功率系数,且尖速比较低时提升效果越显著,在TSR为1.25时功率系数提升高达146%。