基于状态监测信息的风电机组齿轮箱故障预测研究

发布时间：2018-01-12 21:00

  本文关键词：基于状态监测信息的风电机组齿轮箱故障预测研究　出处：《华北电力大学》2012年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：近些年来,风电成为世界上发展最快的可再生能源,据政府计划,到2020年我国风电的装机容量将达到30GW。风力发电机组的复杂性,而且风电厂多地处偏远,甚至位于海上,使设备的维修费用成为目前风电厂的最大支出之一。因此针对风力发电设备的维修需要更为有效地维修策略。如果在故障发生前做出预测,就能够提前制定检修计划,合理的安排检修人员与物资,减少因风电机组突然停机造成的损失,保证机组正常持续运行。因此,研究改进风电机组关键部件的故障预测算法,对降低风电场运行、检修成本和提高风电机组运行可靠性具有重大意义。 本文首先介绍了风机组成及风机状态监测现状,着重介绍了风机齿轮箱的运行、维护及发生故障的主要形式。在对风机进行有效监测获取实时监测信息的基础上,引入两种状态预测算法——改进灰色算法和时间序列法,分析了它们的预测特点及适用范围。首先将改进灰色预测算法应用于风机齿轮箱监测温度数据的实时预测,提前预知了温度的变化,结合经验阈值,做出风机停机的决策。接着,本文运用时间序列分析方法进温度预测,并将其与决策技术——统计过程控制结合起来,来进行风机齿轮箱故障预测判别,根据统计控制图显示结果,可以可靠的获取齿轮箱故障的信息。最后,本文利用所述理论和算法对北方某风场的实际风机运行监控数据进行分析,取得了预期的效果,证明了本文算法的有效性
[Abstract]:In recent years , wind power has become the fastest - growing renewable energy in the world . According to the government plan , the capacity of wind power generation in China will reach 30 GW by 2020 . The maintenance cost of wind power plant is one of the largest expenses of the current wind power plant . Therefore , it is very important to study the fault prediction algorithm of key parts of wind turbine unit in advance . Therefore , it is of great significance to reduce the operation of wind farm , overhaul cost and improve the operation reliability of wind turbine unit . Based on the real - time monitoring and obtaining real - time monitoring information of fan gear box , two kinds of state prediction algorithms _ improved gray algorithm and time series method are introduced in this paper .

【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TH165.3

【共引文献】

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本文编号：1415950