基于相邻风机相关性模型的风速计监测方法

• 作者: 吴立增
• 来源期刊: 华电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组 风速计 相关性模型 状态监测 粒子群优化(PSO)算法 反向传播(BP)神经网络 残差
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TM614
• 字数: 3662字
• 语种: 中文

摘要

风电机组风速计出现故障的概率较高,对其进行实时监测并及时发现其故障有重要意义.由于相邻多台风电机组的运行工况和风速计测量值的相关性很强,提出了基于相邻风机相关性模型的风速计监测方法.采用粒子群神经网络算法对相邻的多台风电机组风速计正常测量数据进行处理,建立相关性模型,将风速计实时测量风速作为模型的输入,当某台机组的风速计出现测量异常时,其与其他相邻机组风速计之间原有的相关性被破坏,相关性模型对该机组风速的预测残差将会显著增大,预示该风速计出现故障,据此能够实现风电机组风速计状态的实时监测.某风电场的实际运行数据验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴立增		2	22	1.0	2.0