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基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上双馈风力发电机早期故障预警与诊断
被引量：
60
1
作者
魏书荣
张鑫
+2 位作者
符杨
任浩翰
任子旭
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期2373-2382,共10页
为防止海上双馈风力发电机(doubly-fedinduction generator,DFIG)故障迅速恶化而导致的重大经济损失,迫切需要尽早给出故障预警信号。针对现有海上SCADA系统面临的预警时间不足以及故障样本获取困难的问题,该文提出一种基于GRA-LSTM-Sta...
为防止海上双馈风力发电机(doubly-fedinduction generator,DFIG)故障迅速恶化而导致的重大经济损失,迫切需要尽早给出故障预警信号。针对现有海上SCADA系统面临的预警时间不足以及故障样本获取困难的问题,该文提出一种基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上DFIG早期故障预警与诊断方法。首先,对SCADA系统采集的数据进行灰色关联分析(grey relation analysis,GRA),筛选出与DFIG运行温度高度相关的状态变量;然后,通过长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测正常工况下DFIG的运行温度,计算实际值与预测值的残差绝对值,并使用概率分布拟合的方法设置告警阈值,据此对风机早期故障进行预警,并提取故障样本;最后,通过Stacking融合算法框架对提取的DFIG故障样本进行精确故障诊断。以某海上风电场3MW双馈式风机SCADA数据为例进行分析,结果表明:该文所提的GRA-LSTM-Stacking诊断模型既能提前29~72h识别海上DFIG早期故障,并能精确诊断出故障类型,还能有效提高海上DFIG的故障诊断精度,为深远海风电开发提供技术储备。
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关键词
海上风电
双馈风力发电机
SCADA系统
融合算法
故障预警与诊断
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职称材料
题名
基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上双馈风力发电机早期故障预警与诊断
被引量：
60
1
作者
魏书荣
张鑫
符杨
任浩翰
任子旭
机构
上海电力大学电气工程学院
上海绿色环保能源有限公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期2373-2382,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51907115)
上海市教委自然科学重大项目(2021-01-07-00-07-E00122)
上海市科技创新行动计划项目(18DZ1202400)。
文摘
为防止海上双馈风力发电机(doubly-fedinduction generator,DFIG)故障迅速恶化而导致的重大经济损失,迫切需要尽早给出故障预警信号。针对现有海上SCADA系统面临的预警时间不足以及故障样本获取困难的问题,该文提出一种基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上DFIG早期故障预警与诊断方法。首先,对SCADA系统采集的数据进行灰色关联分析(grey relation analysis,GRA),筛选出与DFIG运行温度高度相关的状态变量;然后,通过长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测正常工况下DFIG的运行温度,计算实际值与预测值的残差绝对值,并使用概率分布拟合的方法设置告警阈值,据此对风机早期故障进行预警,并提取故障样本;最后,通过Stacking融合算法框架对提取的DFIG故障样本进行精确故障诊断。以某海上风电场3MW双馈式风机SCADA数据为例进行分析,结果表明:该文所提的GRA-LSTM-Stacking诊断模型既能提前29~72h识别海上DFIG早期故障,并能精确诊断出故障类型,还能有效提高海上DFIG的故障诊断精度,为深远海风电开发提供技术储备。
关键词
海上风电
双馈风力发电机
SCADA系统
融合算法
故障预警与诊断
Keywords
offshore wind power
DFIG
SCADA system
fusion algorithm
fault warning and diagnosis
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GRA-LSTM-Stacking模型的海上双馈风力发电机早期故障预警与诊断
魏书荣
张鑫
符杨
任浩翰
任子旭
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
60
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