基于运行工况辨识的风电机组健康状态实时评价方法

• 作者: 何成兵 曹海斌 李亚琼 董玉亮 顾煜炯
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组 健康状态评价 高斯混合模型 工况辨识 特征融合
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 可再生能源发电
• 页码范围: 88-95,前插13
• 页数: 9页
• 分类号: TM315
• 字数: 5624字
• 语种: 中文

摘要

针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,健康状态难以准确评价的问题,提出基于工况辨识的健康状态实时评价方法.该方法充分考虑机组运行工况的复杂性和多变性,采用工况辨识实现运行工况空间的划分.在各运行工况子空间,建立基于高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)多状态特征融合的健康状态评价模型.采用健康衰退指数(health degradation index,HDI)作为机组健康状态评价指标,并给出健康衰退报警限的确定方法.该方法用于某1.5MW风电机组传动系统故障前的健康状态评价.结果表明,该方法提前监测到机组健康状态的衰退趋势,可实现故障的早期预报,避免严重故障发生,并为合理调整运行和安排维修提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董玉亮	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	17	526	10.0	17.0
2	顾煜炯	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	130	1606	22.0	34.0
3	何成兵	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	28	526	13.0	22.0
4	李亚琼		1	94	1.0	1.0
5	曹海斌		1	94	1.0	1.0