基于数据特性分析的风电机组叶片结冰辨识 |
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作者姓名: | 董兴辉 张劲草 李佳 高迪 杨志凌 |
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作者单位: | 1. 华北电力大学能源动力与机械工程学院;2. 北京市城市照明管理中心;3. 中国电力科学研究院有限公司 |
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基金项目: | 国家重点研发计划资助项目(2017YFE0109000); |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 叶片结冰 辨识模型 输出功率 风能利用系数 塔架振幅 |
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