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目前风力涡轮机的故障模式预测成为了风力发电站发展的重要任务;提出了一种基于数据挖掘算法的涡轮机故障状态预测方法;这种方法包括3个主要的步骤:涡轮机状态抽象,算法训练,状态预测;首先利用先验知识将涡轮机的初始状态进行分类,选择建立预测模型的参数;为了降低计算难度,采用数据挖掘算法进行模型参数的选择;最终采用发电机转速、变速箱速度、温度枢纽、叶片螺距角这些参数进行预测模型的建立;建立预测模型的过程分为3个阶段:预测任意故障;预测系统的特殊故障;确定未知故障;通过对各种数据挖掘算法基于大量风力涡轮机数据的性能分析,选择了性能最优的随机森林算法模型;这种模型的预测准确率能够达到98%;同时还能够预测训练数据没有包含的故障类型;通过在实际风力涡轮机数据的验证,表明了这种模型的稳健性。 相似文献
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变速风力发电机组通常采用转速控制和变桨距控制相结合的方法,在额定风速以下主要调节发电机的转矩使转速跟随风速变化而变化,以获得最佳叶尖速比;在额定风速以上通过调整桨叶节距,改变气流对叶片攻角,从而改变风力发电机组获得的空气动力转矩,才能使功率输出保持稳定传统PID控制方案在风电控制中仍然发挥重要的作用,先进的控制算法与传... 相似文献
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东方电气风电有限公司(DEW)是国内唯一拥有双馈型和直驱型两种类型风机的公司,是绿色能源风景线的主创力量,作为全球领先的风电技术和服务供应商,已为国内外企业和消费者提供了各型双馈和直驱风电机组超过7000台,运行状况良好。东方风电在提供风机整机设备的同时,拥有完全自主知识产权的风机电控系统。其中,借 相似文献
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