基于信息融合的风电机组老化评估研究

• 作者: 苏连成 邢美玲
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组老化评估 神经网络 信息融合 SCADA
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电气与控制工程
• 页码范围: 379-387
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 字数: 6424字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2020.04.007

摘要

针对老化导致的风电机性能退化问题提出了一种基于信息融合的风电机组整体老化评估方法.选取SCADA数据中的输出功率、机舱振动、主轴承温度、发电机后轴承温度、齿轮箱转速和机舱温度作为老化评估标准,通过神经网络求取各评估标准的权重,将评估标准的信息进行融合,建立整体老化评估模型,并验证其可靠性.研究表明,利用信息融合的方法建立风电机组的老化评估模型简单有效,可靠性高,为后续风电机组老化程度的研究提供了新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏连成	燕山大学电气工程学院	16	103	6.0	10.0
2	邢美玲	燕山大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0