基于数据特性分析的风电机组叶片结冰辨识

风电机组叶片结冰影响叶片的气动特性，降低机组的输出功率并形成安全隐患。及时、准确判定叶片结冰，有利于提高风电机组运行可靠性和做出运维应对决策。文章通过分析风电能效指标变化特性、部件振动特性、测风仪测值波动特性，选取与叶片结冰相关的SCADA中耦合变量，利用SVR回归算法挖掘耦合参数的历史样本特征值，构建叶片结冰辨识模型。现场数据验证表明，基于SCADA实时数据分析与设备监测结果完全一致，判定准确。模型只通过对实时数据分析判断，无需额外增设硬件，具有较好的实用价值。