风机电动变桨系统状态特征参量挖掘及异常识别

发布时间：2018-02-11 08:20

本文关键词： 风电机组电动变桨系统状态评估特征参量异常识别　出处：《中国电机工程学报》2014年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高风电机组电动变桨系统运行状态评估的准确性,提出电动变桨系统状态重要参量挖掘及其异常识别方法的研究。论文在阐述风电机组电动变桨系统的结构及控制原理和监测参数特点的基础上,基于特征参数选择的Relief方法,建立变桨系统特征参量挖掘的数学模型,获取了叶片桨距角、发电机转速及变桨电机驱动电流及其IGBT温度的特征参量,并对其故障状态的漏检率指标进行分析。提出基于多特征参量距离的变桨系统运行状态异常识别方法,建立基于风速输入的变桨系统特征参量的支持向量机回归模型,并对距离阈值进行探讨。最后,对实际变桨系统故障状态的异常识别进行实例验证。实验证明,建立的电动变桨系统状态特征参量挖掘模型的有效性,相比单参数绝对阈值评估方法,基于多特征参量距离的电动变桨系统异常识别方法更能及时、准确地识别其异常状态。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of evaluating the running state of electric propeller system of wind turbine, This paper presents the research on the mining of important parameters of electric propeller system and its anomaly identification method. On the basis of expounding the structure and control principle of electric propeller system of wind turbine and the characteristics of monitoring parameters, the Relief method based on characteristic parameter selection is presented in this paper. A mathematical model for mining characteristic parameters of variable propeller system is established. The characteristic parameters of blade pitch angle, generator speed, drive current of variable propeller motor and IGBT temperature are obtained. Based on the analysis of the leakage rate index of its fault state, a new method based on multi-parameter distance is proposed to identify the abnormal operating state of the variable propeller system, and a support vector machine regression model based on the wind speed input characteristic parameters of the variable propeller system is established. The distance threshold is also discussed. Finally, an example is given to verify the abnormal recognition of the fault state of the actual variable propeller system. The experimental results show that the proposed model is effective in mining the characteristic parameters of the electric propeller system. Compared with the single-parameter absolute threshold method, the multi-parameter distance based anomaly recognition method for electric propeller system is more timely and accurate.
【作者单位】：输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学);国网重庆市电力公司綦南供电分公司;重庆科凯前卫风电设备有限责任公司;
【基金】：国家国际科技合作专项资助项目(2013DFG61520) 重庆市集成示范计划项目(CSTC2013JCSF70003) 新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0878) 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自主研究项目(2007DA10512710101)~~
【分类号】：TM315

【参考文献】

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【共引文献】

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