风力发电机温升故障预警方法研究

• 作者: 刘轩 孙建平
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 加权主成分分析 发电机温度 reliefF算法 T2 统计量 SPE统计量
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 3922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2016.06.007

摘要

针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性，提出一种结合reliefF算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风场5月某段时间内风力发电机组运行数据并建立数据集，通过reliefF算法确定权值向量W，进而使用加权主成分分析法建立正常工作状态下发电机温度模型。利用该模型对同一机组另一段时间运行数据进行故障检测，通过对统计量HotellingT2（简称T2）和平方预测误差（简称SPE）的趋势分析最终确定机组运行状态。实验结果表明，提出的方法准确预测出了发电机的温升故障，并减少了误报情况。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙建平	华北电力大学控制与计算机工程学院	112	860	16.0	24.0
2	刘轩	华北电力大学控制与计算机工程学院	2	4	1.0	2.0