基于Relief算法的风电机组故障特征参数提取方法

随着风电技术的快速发展,风电装机容量快速增长,风机SCADA系统监测的数据也越来越全面。风电机组部件故障与运行环境密切相关,可通过重点关注风电场中工况恶劣的风机来提高整体可用率。文章提出一种基于Relief算法从风电机组SCADA数据中提取故障特征参数的方法,根据SCADA历史数据和风机故障记录,利用Relief算法筛选出与风机部件故障相关度高的故障特征参数,作为判断风机运行工况和故障率的特征量。采用实际风电场的SCADA数据,以变桨故障和偏航故障为例进行计算,验证了本方法的有效性。