基于SCADA数据的风机叶片结冰检测方法

• 作者: 刘庆超 孔德同 李乃鹏 李宁波 闫涛 雷亚国
• 来源期刊: 发电技术
• 关键词: 风机叶片结冰检测 SCADA数据 非主成分方向投影特征 最优阈值选择 不平衡分类
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.2018.010

摘要

针对工作在寒冷地区的风机易出现的叶片结冰现象,提出一种基于SCADA数据的风机叶片结冰检测方法.根据叶片结冰会增大发电机的功率损耗,选择风速与网侧有功功率2个变量,利用主成分分析技术构造对叶片结冰敏感的风速与网侧有功功率在非主成分方向投影特征,通过选择最优阈值使逻辑回归分类器适用于不平衡分类,可以实现风机叶片结冰检测自动化与智能化.通过中国工业大数据创新竞赛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	雷亚国	西安交通大学陕西省机械产品质量保障与诊断重点实验室	23	1507	16.0	23.0
2	刘庆超		29	153	6.0	11.0
3	李宁波	西安交通大学陕西省机械产品质量保障与诊断重点实验室	4	4	1.0	2.0
4	孔德同		9	313	5.0	9.0
5	闫涛	西安交通大学陕西省机械产品质量保障与诊断重点实验室	3	9	2.0	3.0
6	李乃鹏	西安交通大学陕西省机械产品质量保障与诊断重点实验室	4	113	3.0	4.0