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基于数据分类重建的风电机组故障预警方法
被引量：
22
1
作者
刘帅
刘长良
甄成刚
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期1-11,共11页
为预警风电机组潜在故障、增强机组出力安全性,基于监控和数据采集(SCADA)系统,提出一种异常数据重建的风电机组故障预警方法。首先,充分利用同风场风机SCADA数据,分别重建输入类与输出类目标机组数据,克服了部分数据信息丢失、数据异...
为预警风电机组潜在故障、增强机组出力安全性,基于监控和数据采集(SCADA)系统,提出一种异常数据重建的风电机组故障预警方法。首先,充分利用同风场风机SCADA数据,分别重建输入类与输出类目标机组数据,克服了部分数据信息丢失、数据异常问题;其次,使用提取的代表性数据建立故障预警模型,所得预警模型更贴近机组运行动态特性;最后,采用改进的衰退指标预警潜在故障,直观展示机组阶段性衰退程度。案例研究中使用某风电场SCADA故障数据,并使用3种标准确定所提策略参数设定值,结果表明可至少提前3周预警风电机组齿轮箱潜在故障,验证了所提故障预警方法的时效性。
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关键词
故障预警方法
梯度提升回归树
高斯混合模型
数据分类重建
衰退指标
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职称材料
一种基于概率分布估计的水电机组故障预警方法
被引量：
11
2
作者
鹿卫国
戴亚平
高峰
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期94-98,共5页
为了实现水电机组自动故障预警,提出一种基于概率分布估计的新方法。与以往试图学习机组故障样本方法不同的是,该方法学习机组正常状态而非故障状态,它把机组振动看作符合某一概率分布的独立同分布观测样本,利用Sch?lkopf 提出的单类支...
为了实现水电机组自动故障预警,提出一种基于概率分布估计的新方法。与以往试图学习机组故障样本方法不同的是,该方法学习机组正常状态而非故障状态,它把机组振动看作符合某一概率分布的独立同分布观测样本,利用Sch?lkopf 提出的单类支持向量机方法得到机组振动模式,并由此模式可以对测试观测进行预警。该方法直接对训练数据进行处理,不需进行复杂的预处理,并且简单,快速,并且对于水电机组的数据缺失和运行参数变化具有很好的适应能力。对甘肃大峡实际观测数据的仿真结果表明,概率分布估计可以有效的学习机组振动模式并对机组故障进行预警,为故障预警提出了一种新途径。
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关键词
水轮发电机组
故障预警方法
概率分布估计
支持向量机
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职称材料
题名
基于数据分类重建的风电机组故障预警方法
被引量：
22
1
作者
刘帅
刘长良
甄成刚
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期1-11,共11页
基金
北京市自然科学基金(4182061)
中央高校基本科研业务费专项资金(2018ZD05,9163116001)项目资助
文摘
为预警风电机组潜在故障、增强机组出力安全性,基于监控和数据采集(SCADA)系统,提出一种异常数据重建的风电机组故障预警方法。首先,充分利用同风场风机SCADA数据,分别重建输入类与输出类目标机组数据,克服了部分数据信息丢失、数据异常问题;其次,使用提取的代表性数据建立故障预警模型,所得预警模型更贴近机组运行动态特性;最后,采用改进的衰退指标预警潜在故障,直观展示机组阶段性衰退程度。案例研究中使用某风电场SCADA故障数据,并使用3种标准确定所提策略参数设定值,结果表明可至少提前3周预警风电机组齿轮箱潜在故障,验证了所提故障预警方法的时效性。
关键词
故障预警方法
梯度提升回归树
高斯混合模型
数据分类重建
衰退指标
Keywords
fault warning method
gradient boosted regression tree
Gaussian mixed model
classified data reconstruction
deterioration degree
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
一种基于概率分布估计的水电机组故障预警方法
被引量：
11
2
作者
鹿卫国
戴亚平
高峰
机构
北京理工大学信息科学技术学院
昆明理工大学电力工程学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期94-98,共5页
文摘
为了实现水电机组自动故障预警,提出一种基于概率分布估计的新方法。与以往试图学习机组故障样本方法不同的是,该方法学习机组正常状态而非故障状态,它把机组振动看作符合某一概率分布的独立同分布观测样本,利用Sch?lkopf 提出的单类支持向量机方法得到机组振动模式,并由此模式可以对测试观测进行预警。该方法直接对训练数据进行处理,不需进行复杂的预处理,并且简单,快速,并且对于水电机组的数据缺失和运行参数变化具有很好的适应能力。对甘肃大峡实际观测数据的仿真结果表明,概率分布估计可以有效的学习机组振动模式并对机组故障进行预警,为故障预警提出了一种新途径。
关键词
水轮发电机组
故障预警方法
概率分布估计
支持向量机
Keywords
Support vector machine
Distribution estimation
Unsupervised learning
Fault early warming
Hydroelectric-generator unit
分类号
TM312 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据分类重建的风电机组故障预警方法
刘帅
刘长良
甄成刚
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于概率分布估计的水电机组故障预警方法
鹿卫国
戴亚平
高峰
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
11
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职称材料
已选择
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