基于分裂-合并策略改进多特征聚类算法的风电机组故障分析

• 作者: 梁耘 王海云 王维庆
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: LabVIEW 风力发电机组 故障 大数据 聚类算法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 1537-1543
• 页数: 7页
• 分类号: TK81
• 字数: 4738字
• 语种: 中文

摘要

大数据分析是大数据技术的主要应用,对大数据集进行多维度分析的多特征聚类技术越来越受到关注.针对风电机组重复故障,提出了一种分裂-合并策略改进多特征聚类算法技术的大数据处理方法.选用LabVIEW分析工具,利用改进多特征聚类算法对国内某风电场33台1.5 MW机组2015年全年的故障月报数据中的偏航系统故障进行了聚类分析,对原始数据与剔除重复故障后的数据进行统计,分别计算了故障发生频次与MTBF两项可靠性指标,通过对计算结果进行对比分析可知,由于重复故障的存在,使得利用原始数据统计得到的可靠性指标与真实值存在较大偏差,经过聚类分析的故障数据可以大大提高分析结果的准确性,更能反映机组真实的可靠性水平.