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基于自适应阈值的小波BP神经网络风电变桨系统故障预测
被引量：
8
1
作者
肖成
刘作军
张磊
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期201-207,共7页
为了提高风能资源的有效利用,提高风电机组运行的可靠性、经济性和安全性,故障预测变得尤为重要。故障预测方法在判断设备隐患、制定合理的风电场运维方案方面具有重要的理论和实际意义。围绕变桨系统故障预测的问题,文章利用小波对机...
为了提高风能资源的有效利用,提高风电机组运行的可靠性、经济性和安全性,故障预测变得尤为重要。故障预测方法在判断设备隐患、制定合理的风电场运维方案方面具有重要的理论和实际意义。围绕变桨系统故障预测的问题,文章利用小波对机械信号特征敏感的优点,引入自适应阈值函数实现对小波降噪的改进,结合具有自学习能力和并行处理能力强的BP神经网络,建立了自适应阈值的小波BP神经网络故障预测模型。该模型结合了小波分析的技术特点,减少了噪声对预测模型的干扰,模型简洁、易实现。应用该网络预测模型,提前15 d对变桨系统故障预测的准确率达到了92.27%。
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关键词
风电机组变桨系统
故障预测
自适应阈值
小波分析
BP神经网络
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职称材料
大风电机组变桨用超级电容模组健康状态在线监测方法研究
被引量：
8
2
作者
石建
周腊吾
+1 位作者
葛召炎
陈浩
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期108-113,共6页
随着风电机组安全运行问题日益受到重视,风电机组变桨用超级电容模组的可靠性变的越来越重要。为了实时监测超级电容模组健康状态保证模组可靠性,提出了一种在线监测模组健康状态的方法。该方法在主控系统中编程测量在开路电压法与电流...
随着风电机组安全运行问题日益受到重视,风电机组变桨用超级电容模组的可靠性变的越来越重要。为了实时监测超级电容模组健康状态保证模组可靠性,提出了一种在线监测模组健康状态的方法。该方法在主控系统中编程测量在开路电压法与电流积分法两种测量方法下风电机组掉电低电压穿越和顺桨时超级电容模组放电电荷量,然后根据两种方法估算的电荷量差值与模组失效阈值之比判断其健康状态。实验结果表明,通过上述方法主控系统能实时监测到超级电容模组健康状态,特别是当超级电容老化失效发生时,可进行实时报警。该方法有效地实时监测了风电机组变桨用超级电容模组健康状态,从而极大地提高了风电机组安全运行的可靠性。
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关键词
风电
机组
变
桨
距
系统
超级电容模组
健康状态
老化失效
在线监测
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职称材料
题名
基于自适应阈值的小波BP神经网络风电变桨系统故障预测
被引量：
8
1
作者
肖成
刘作军
张磊
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
北华航天工业学院电子与控制工程学院
出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期201-207,共7页
基金
河北省教育厅青年基金项目(QN2019122)
北华航天工业学院校重点项目(ZD202003)。
文摘
为了提高风能资源的有效利用,提高风电机组运行的可靠性、经济性和安全性,故障预测变得尤为重要。故障预测方法在判断设备隐患、制定合理的风电场运维方案方面具有重要的理论和实际意义。围绕变桨系统故障预测的问题,文章利用小波对机械信号特征敏感的优点,引入自适应阈值函数实现对小波降噪的改进,结合具有自学习能力和并行处理能力强的BP神经网络,建立了自适应阈值的小波BP神经网络故障预测模型。该模型结合了小波分析的技术特点,减少了噪声对预测模型的干扰,模型简洁、易实现。应用该网络预测模型,提前15 d对变桨系统故障预测的准确率达到了92.27%。
关键词
风电机组变桨系统
故障预测
自适应阈值
小波分析
BP神经网络
Keywords
wind turbine pitch system
failure prediction
adaptive threshold
wavelet analysis
BP neural network
分类号
TK83 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
大风电机组变桨用超级电容模组健康状态在线监测方法研究
被引量：
8
2
作者
石建
周腊吾
葛召炎
陈浩
机构
湖南大学电气与信息工程学院
湖南世优电气股份有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期108-113,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51207048)~~
文摘
随着风电机组安全运行问题日益受到重视,风电机组变桨用超级电容模组的可靠性变的越来越重要。为了实时监测超级电容模组健康状态保证模组可靠性,提出了一种在线监测模组健康状态的方法。该方法在主控系统中编程测量在开路电压法与电流积分法两种测量方法下风电机组掉电低电压穿越和顺桨时超级电容模组放电电荷量,然后根据两种方法估算的电荷量差值与模组失效阈值之比判断其健康状态。实验结果表明,通过上述方法主控系统能实时监测到超级电容模组健康状态,特别是当超级电容老化失效发生时,可进行实时报警。该方法有效地实时监测了风电机组变桨用超级电容模组健康状态,从而极大地提高了风电机组安全运行的可靠性。
关键词
风电
机组
变
桨
距
系统
超级电容模组
健康状态
老化失效
在线监测
Keywords
wind turbine pitch system
ultracapacitor modules
health state
aging failure
online failure monitoring
分类号
TM53 [电气工程—电器]
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应阈值的小波BP神经网络风电变桨系统故障预测
肖成
刘作军
张磊
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
大风电机组变桨用超级电容模组健康状态在线监测方法研究
石建
周腊吾
葛召炎
陈浩
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016
8
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职称材料
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