基于运行数据的风电机组在线状态评估

发布时间：2017-11-03 11:16

  本文关键词：基于运行数据的风电机组在线状态评估

  更多相关文章： 风力发电 状态评估 证据理论 模糊理论

【摘要】：风力发电作为一种可再生能源发电技术,其具有无污染、可大规模开发等优势。随着对风电场运行管理水平要求的不断提高,风电机组状态评估成为风电领域内亟待解决的关键问题之一。在深入研究了风力发电机组的故障原理、控制原理和监测系统数据的基础上,开展了以下研究内容：1、在对风电机组的运行状态、监测过程深入了解的基础上,研究了风电机组的监测量特性、故障机理、停机损失,并对齿轮箱、发电机、机舱、控制柜等部件的故障机理进行分析。2、模糊理论和证据理论融合方法因不需要过多依赖试验数据,本文尝试利用机组的在线监测信息,研究风电机组运行状态评估模型。首先构建了风电机组运行状态评估指标体系,并对评估指标进行分类量化,采用Bin方法对部分评估指标求得其相应拟合函数及动态限值一引入劣化度概念,通过设定限值对各评估指标进行量化：其次,应用模糊理论和证据理论融合的方法,建立了风电机组运行状态评估模型。最后,通过实际监测数据对所建立的评估模型进行计算分析。3、考虑到风电机组的变速恒频运行特性,利用物元分析法的可拓集合理论,建立了风电机组状态评估的物元分析模型,并利用实际监测数据进行验证,与基于模糊理论与证据理论融合的风电机组状态评估结果进行比较分析。
【关键词】：风力发电 状态评估 证据理论 模糊理论
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题背景及研究意义9-13
• 1.1.1 选题背景9-12
• 1.1.2 研究目的和意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 本文研究内容14-15
• 第2章 风电机组的监测数据分析与故障模式统计分析15-28
• 2.1 GE风电机组简介15-21
• 2.1.1 双馈机组15-16
• 2.1.2 风电机组运行过程中的主要参数监测16-21
• 2.2 风电机组主要部件的故障机理分析21-26
• 2.2.1 齿轮箱故障机理分析21-22
• 2.2.2 发电机故障机理分析22-23
• 2.2.3 机舱故障机理分析23-24
• 2.2.4 控制柜故障机理分析24-26
• 2.3 外界因素对风电机组运行状况的影响26-28
• 2.3.1 环境因素26-27
• 2.3.2 电网因素27-28
• 第3章 基于模糊理论与证据理论结合的风电机组状态评估模型28-41
• 3.1 引言28
• 3.2 模糊理论28-29
• 3.3 证据理论29-30
• 3.3.1 基本定义29-30
• 3.3.2 证据合成30
• 3.4 风电机组运行状态评估指标体系的建立及指标的量化30-35
• 3.4.1 评估指标的建立30
• 3.4.2 劣化度的求取30-35
• 3.5 综合评估模型构造35-38
• 3.5.1 评价指标隶属度36-37
• 3.5.2 子证据体隶属度37-38
• 3.6 实例分析38-40
• 3.7 小结40-41
• 第4章 基于物元分析法的风电机组状态评估模型41-50
• 4.1 引言41
• 4.2 物元分析理论41-43
• 4.2.1 物元定义41-42
• 4.2.2 可拓集合42-43
• 4.3 基于物元分析法的风电机组状态评估模型43-45
• 4.3.1 经典域物元和节域物元43-44
• 4.3.2 基于物元分析法的评估流程44-45
• 4.4 实例分析45-48
• 4.5 风电机组运行状态评估方法的比较48-49
• 4.6 本章小结49-50
• 第5章 结论与展望50-52
• 参考文献52-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果56-57
• 致谢57

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