大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用

发布时间：2017-10-11 03:20

  本文关键词：大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用

  更多相关文章： 风电机组 故障诊断 故障预警 弹性分布式数据集 内存批处理 流数据处理

【摘要】：风电机组状态监测数据具有量大、多源、异构、复杂、增长迅速的电力大数据特点。现有的故障诊断与预警方法在处理大数据时难以在保证精度情况下进行快速处理,故提出了结合Storm实时流数据处理和Spark内存批处理技术的风电机组在线故障诊断与预警模型。以齿轮箱故障诊断与预警为例阐释该模型,引入了Storm处理状态监测数据流,设计了流数据处理的Topology结构;引入Spark,利用弹性分布式数据集(RDD)编程模型实现了朴素贝叶斯(NB)算法和反向传播(BP)算法对设备状态信息进行故障诊断与预测。实验结果显示,该故障诊断与预测方法在保证精度的前提下具有较好的加速比,也证明了该故障诊断与预警模型的有效性和可行性。
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【关键词】： 风电机组 故障诊断 故障预警 弹性分布式数据集 内存批处理 流数据处理
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61300040) 河北省高等学校科学研究计划资助项目(Z2012077)~~
【分类号】：TM315
【正文快照】： 上网日期:2016-05-20。0引言近年来,风能作为清洁能源在改善中国能源结构方面发挥着越来越重要的作用。随着大规模风电机组的投入运行,由于风电场选址的特殊性以及负荷的不稳定性,不少机组都出现了运行故障,极大地影响了风电场的安全性和经济效益。因此,对风电机组进行状态监

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本文编号：1010200