基于改进栈式自编码器的风电机组发电机健康评估

风电机组发电机具有结构复杂、维修困难的特点,为对其进行健康评估,结合去噪自编码器与稀疏自编码器的特点,对传统栈式自编码器模型进行改进,利用模型的重构误差监测风电机组发电机的运行状态。将经离线测试得到的重构误差与在线监测得到的重构误差进行分布差异性比对,通过融合3种差异指标得到风电机组发电机的健康度。利用河北某风场实际数据对健康评估模型进行训练测试,通过实例分析证明该模型能够有效跟踪风电机组发电机的状态变化,具有故障早期识别的作用。     

基于SSA-PSO-ANFIS的短期风速预测研究

针对风速具有强非线性的特点,提出一种奇异谱分析和改进粒子群优化自适应模糊推理系统的短期风速预测模型。该方法采用奇异谱分析将原始序列分解为趋势和谐波分量,对各分量分别建立模糊神经网络模型,最后将各分量预测结果叠加得到预测风速值。为提高预测精度,改用改进粒子群算法对自适应模糊推理系统的隶属度函数进行优化。以河北某风电场实测数据进行仿真并与传统的神经网络对比分析,结果表明将风速重构后分别预测再叠加降低了原始问题的复杂度,同时提高了预测精度,在不同时间间隔的风速序列预测中该模型显著降低了多步实时预测中的误差。