基于数据清洗和动态神经网络的风电机组齿轮箱油温预警方法研究

• 作者: 陈映琼 顾军民 姜胜 陈思函
• 来源期刊: 上海电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮箱 油温 风电机组 数据采集与监控系统 数据清洗 动态神经网络 统计过程控制
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 547-552
• 页数: 6页
• 分类号: TK81
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-8299.2020.06.006

摘要

齿轮箱是风电机组运行的关键设备.针对风电机组齿轮箱故障发生频繁、运行维护成本高等问题,提出了一种基于数据采集与监控(SCADA)系统异常数据清洗和动态神经网络的建模方法,对风机齿轮箱油池温度进行了建模.随后采用统计过程控制方法分析残差,根据残差分布特征计算阈值上下限,实现了齿轮箱油池温度异常状态预警.最后以双馈式风力发电机组为研究对象进行建模分析并给出实例,验证了该模型对齿轮箱油池温度预警的实用性和有效性.