基于大数据分析的风力发电机组故障预警技术研究与应用

发布时间：2024-07-06 09:03

　　随着风电产业在全世界范围内的迅速增长,风力发电越来越渗透入电力系统当中。对风电机组运行状态的准确预测及故障预警能够有效提升风电机组运行的稳定性。目前,风电机组大多配备了数据采集与监视控制系统(SCADA,Supervisory Control and Data Acquisition)系统,其能够采集并记录机组全方位的运行状态信息,为机组运行状态评估提供了可靠的大数据来源,如何有效分析这些数据,开展机组故障的预警,是风电场稳定运行研究的热点。为对风电机组运行状态进行故障预警,本文利用历史和实时SCADA系统数据、风电场运维数据、气象数据作为测试数据和风电场地理信息系统(Geographic Information System,GIS)数据等信息作为样本,开展风电机组的电量分析、全场功率预测、风机叶片结冰预测、风电机组机械状态预测、单机功率曲线对标预测以及风机机舱风速预测准确性修正等六个方面的研究。首先对根据一定规则对上述数据进行清洗;其次利用SCADA数据并结合广义线性回归(GLM)算法构建线性模型对各风电机组的电量进行分析;基于ARIMA算法构建全场功率预测模型,利用历史风速、风向...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.3回归模型(使用标记后）

图3.3回归模型(使用标记后）图3.4拟合功率的结果通过分析图3.4可知，上述中值密度点不属于平滑曲线，所以有必要平滑处

图3.4拟合功率的结果

21图3.4拟合功率的结果通过分析图3.4可知，上述中值密度点不属于平滑曲线，所以有必要平滑处。基于此结合最小二乘法平滑函数线性化处理中值点功率，式（3.2），优化01(y)ji=a+ax、yi、离差(yi-yj)的平方和Σ(yi-yj)2。2222....

图3.5单风力发电机组分析结果

图3.5单风力发电机组分析结果3.3功率预测模型除了风力发电机组的性能与其发电功率有关之外，风力大小等因素均会对发电功率产生一定影响。只要电网调度部门可预知风力发电机组未来一段时间的发电情况，即可提前做好调度各类资源的计划，最大限度的降低限电所带来的不利影响，更有利于高效的....

图3.7基于时间序列的风速信息

图3.7基于时间序列的风速信息图3.8风速信息的差分处理结果

本文编号：4002364