基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障預(yù)警技術(shù)研究與應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2024-07-06 09:03
隨著風(fēng)電產(chǎn)業(yè)在全世界范圍內(nèi)的迅速增長(zhǎng),風(fēng)力發(fā)電越來(lái)越滲透入電力系統(tǒng)當(dāng)中。對(duì)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)及故障預(yù)警能夠有效提升風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行的穩(wěn)定性。目前,風(fēng)電機(jī)組大多配備了數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA,Supervisory Control and Data Acquisition)系統(tǒng),其能夠采集并記錄機(jī)組全方位的運(yùn)行狀態(tài)信息,為機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估提供了可靠的大數(shù)據(jù)來(lái)源,如何有效分析這些數(shù)據(jù),開(kāi)展機(jī)組故障的預(yù)警,是風(fēng)電場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行研究的熱點(diǎn)。為對(duì)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行故障預(yù)警,本文利用歷史和實(shí)時(shí)SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)、風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)和風(fēng)電場(chǎng)地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)數(shù)據(jù)等信息作為樣本,開(kāi)展風(fēng)電機(jī)組的電量分析、全場(chǎng)功率預(yù)測(cè)、風(fēng)機(jī)葉片結(jié)冰預(yù)測(cè)、風(fēng)電機(jī)組機(jī)械狀態(tài)預(yù)測(cè)、單機(jī)功率曲線對(duì)標(biāo)預(yù)測(cè)以及風(fēng)機(jī)機(jī)艙風(fēng)速預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性修正等六個(gè)方面的研究。首先對(duì)根據(jù)一定規(guī)則對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗;其次利用SCADA數(shù)據(jù)并結(jié)合廣義線性回歸(GLM)算法構(gòu)建線性模型對(duì)各風(fēng)電機(jī)組的電量進(jìn)行分析;基于ARIMA算法構(gòu)建全場(chǎng)功率預(yù)測(cè)模型,利用歷史風(fēng)速、風(fēng)向...
【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
本文編號(hào):4002364
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【部分圖文】:
圖3.3回歸模型(使用標(biāo)記后)
圖3.3回歸模型(使用標(biāo)記后)圖3.4擬合功率的結(jié)果通過(guò)分析圖3.4可知,上述中值密度點(diǎn)不屬于平滑曲線,所以有必要平滑處
圖3.4擬合功率的結(jié)果
21圖3.4擬合功率的結(jié)果通過(guò)分析圖3.4可知,上述中值密度點(diǎn)不屬于平滑曲線,所以有必要平滑處。基于此結(jié)合最小二乘法平滑函數(shù)線性化處理中值點(diǎn)功率,式(3.2),優(yōu)化01(y)ji=a+ax、yi、離差(yi-yj)的平方和Σ(yi-yj)2。2222....
圖3.5單風(fēng)力發(fā)電機(jī)組分析結(jié)果
圖3.5單風(fēng)力發(fā)電機(jī)組分析結(jié)果3.3功率預(yù)測(cè)模型除了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能與其發(fā)電功率有關(guān)之外,風(fēng)力大小等因素均會(huì)對(duì)發(fā)電功率產(chǎn)生一定影響。只要電網(wǎng)調(diào)度部門可預(yù)知風(fēng)力發(fā)電機(jī)組未來(lái)一段時(shí)間的發(fā)電情況,即可提前做好調(diào)度各類資源的計(jì)劃,最大限度的降低限電所帶來(lái)的不利影響,更有利于高效的....
圖3.7基于時(shí)間序列的風(fēng)速信息
圖3.7基于時(shí)間序列的風(fēng)速信息圖3.8風(fēng)速信息的差分處理結(jié)果
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