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《可再生能源》2017,(10)
状态检测技术是风电机组故障诊断与运营维护最为重要的技术手段。对风电机组进行状态检测能够掌握机组的健康状态及发电性能,以便及时制定维护维修策略和采取提升发电性能的技改措施、减少机组停机时间、避免重大故障发生、节省维修成本、提高机组发电能力。因此,在风电机组状态评价和维护维修中,针对状态检测技术进行了大量的研究和应用。文章从风电机组状态检测特点、机组类型和故障特点3方面进行归纳总结;从风电机组健康状态检测和性能状态检测两方面,综述了近年风电机组状态检测的研究现状和重要的研究成果;探讨了目前风电机组状态检测面临的问题,从状态检测设备和软件集成化、状态检测智能化和标准化等方面解决所面临的问题。文章指出,故障机理分析、多状态检测融合技术和统一平台的综合健康检测评估系统是风电机组状态检测发展的新趋势。 相似文献
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王跃 《电网与水力发电进展》2013,29(10):117-119
水蓄能机组水头较高,主阀、导叶有较大漏水,在静止状态时容易发生蠕动,使机组长时间低速转动而导致烧瓦,影响机组的安全正常运行。根据抽水蓄能机组的特点,设计了抽水蓄能机组无接触式蠕动检测装置,克服了传统机械-触点检测方法触点动作不灵、易产生磨损的缺点,可广泛用于抽水蓄能机组的蠕动检测。 相似文献
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数据采集与监视控制系统(SCADA)储存了风电机组大量的警报信号,这些警报信号对故障类型具有一定的指示作用。为了及时有效地检测出风电机组故障,提出一种基于低频SCADA警报信号和D-S证据理论的风电机组故障诊断方法。首先从维修记录中提取故障类型构建辨识框架,然后选取故障当天触发的所有警报信号作为证据源,最后基于改进的D-S理论进行信息融合实现故障诊断。验证结果表明,该方法可以实现风电机组故障的有效诊断,为风电机组故障诊断提供了一种新的思路。 相似文献
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《可再生能源》2019,(11):1720-1725
为了及时有效地检测出风电机组发生的具体故障,同时克服传统故障诊断方法的局限性,文章提出一种基于改进深度森林算法的风电机组故障诊断方法。首先,利用有效的数据预处理方法处理SCADA原始数据并提取故障特征;然后,基于深度森林算法对风电机组具体故障进行诊断,同时,针对深度森林算法在故障诊断领域存在的缺陷,对算法提出改进;最后,利用河北某风场1.5 MW风电机组实际运行数据对文章提出的故障诊断算法进行验证,通过正确率、AUC等指标验证了所提故障诊断算法相比传统机器学习算法的有效性和优越性。该研究为风电机组运行和维修提供了依据,同时也为故障诊断领域提供了新的方法和思路。 相似文献
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为了更好地督促相关的试验承接单位,顺利完成系统内火力发电机组的日常性能检测工作,真正实现性能检测对实际生产的指导意义,将机组日常性能监测实施中的各环节进行全面规范总结,以期为相关电厂在签订相关性能试验技术协议时和试验管理过程中,起到积极的借鉴和指导意义。 相似文献
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电站锅炉水冷壁管泄漏事故将影响到机组的安全、经济运行。利用远场涡流检测技术可发现在役水冷壁管的金属缺陷。本文对远场涡流检测技术的原理、特点等进行阐述,总结了利用高性能的涡流检测系统配合外置式多通道探头对水冷壁管进行检测时的工艺要点。 相似文献