一种基于完全数据风电机组故障诊断方法.pdf

基于SCADA数据分析的风电机组故障诊断方法研究.pdf 基于SCADA数据分析的风电机组故障诊断方法研究杨旺春，莫浩鸣（国电电力广西风电开发有限公司，广西南宁530218）摘要：风电机组复杂多变的工作环境给其状态监测和故障检测带来挑战。因此，提出一种新的风电机组故障检测方法，将CNN与LSTM相结合，以风电机组监控系统中的SCADA数据为研究对象。建立基于卷积神经网络的学习架构，实现对系统中各节点之间动态数据的有效识别；采用注意机制强化关键信息的作用，实现对长短时记忆网络中所需要的各种特征的提取；通过权重映射及参数学习

2025-04-14 约7.62千字 3页立即下载

基于多元统计学的风电机组故障诊断方法研究.pdf 基于多元统计学的风电机组故障诊断方法研究摘要随着社会快速发展及可持续发展观念的不断普及，人们意识到煤炭等化石能源对环境造成的污染不容忽视，并逐渐开始寻找可替代的资源。清洁、无污染、可再生的特点使得风能被广泛应用。风电机组作为利用风能的核心设备，面临着恶劣工作环境和复杂结构导致的频繁故障，如何低成本、高效地应用成为人们越来越关注的问题。通过分析数据采集与监视控制（SupervisoryControlandDataAcquisition,SCADA）系统的在线监测数据是目前健康监测风电机组状态的关键途径。本论文以风机系统的SCADA运行数据为基础，运用多元统计学算法，旨在对风电机组

2025-05-03 约12.18万字 85页立即下载

基于多尺度特征提取和迁移学习的风电机组轴承故障诊断方法研究.docx 基于多尺度特征提取和迁移学习的风电机组轴承故障诊断方法研究一、引言随着风力发电技术的快速发展，风电机组的安全稳定运行对于电力系统的可靠性至关重要。其中，风电机组轴承的故障诊断是保障其正常运行的关键环节。传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，但这种方法存在主观性、耗时且难以应对复杂多变的故障模式。因此，研究一种高效、自动化的风电机组轴承故障诊断方法显得尤为重要。本文提出了一种基于多尺度特征提取和迁移学习的风电机组轴承故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和效率。二、多尺度特征提取多尺度特征提取是本文方法的核心技术之一。在风电机组轴承故障诊断中，不同尺度的故障特征信息对于诊断结果的

2025-05-14 约4.68千字 10页立即下载

基于振动信号稀疏分解的风电机组故障诊断方法：理论、实践与创新.docx 基于振动信号稀疏分解的风电机组故障诊断方法：理论、实践与创新一、引言 1.1研究背景与意义在全球能源转型的大背景下，清洁能源的开发与利用成为关键。风力发电作为清洁能源的重要组成部分，近年来得到了迅猛发展。据统计，全球风电装机容量持续增长，中国作为风电大国，在过去十年间风电装机规模实现了数倍的扩张，2023年累计装机容量已超过4亿千瓦，展现出强大的发展潜力。风电机组作为风力发电的核心设备，其安全稳定运行对于提高发电效率、降低运营成本至关重要。然而，风电机组通常运行在复杂多变的自然环境中，如高山、海边等地区，承受着强风、低温、沙尘等恶劣条件的考验。同时，其内部结构复杂，包含齿轮箱、发

2025-05-12 约3.24万字 25页立即下载

基于信息融合的风电机组传动系统故障诊断方法研究.docx 基于信息融合的风电机组传动系统故障诊断方法研究一、研究背景随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电作为一种可持续的能源解决方案，在能源领域中占据着越来越重要的地位。风电机组作为风力发电的核心设备，其可靠运行对于保障电力供应的稳定性和经济性至关重要。然而，风电机组通常运行在恶劣的环境条件下，如高湿度、强风、低温等，这使得风电机组的传动系统容易出现故障。传动系统作为风电机组的关键部件之一，其故障可能导致整个风电机组停机，不仅会造成巨大的经济损失，还可能影响电力供应的稳定性。因此，开展风电机组传动系统故障诊断方法的研究具有重要的现实意义。二、信息融合技术概述信息融合技术是一种将来自多个传感

2025-05-14 约2.45千字 3页立即下载

基于Petri网的风电机组故障诊断建模：理论、方法与应用.docx 基于Petri网的风电机组故障诊断建模：理论、方法与应用一、引言 1.1研究背景与意义随着全球对清洁能源的需求不断增长，风力发电作为一种重要的可再生能源利用方式，在过去几十年间取得了迅猛发展。风力发电机组（简称风电机组）作为风力发电的核心设备，其单机容量不断增大，结构和控制系统也变得日益复杂。与此同时，风电机组运行环境的恶劣性，如高温、低温、高湿度、强风等，以及长期的疲劳载荷作用，导致风电机组故障频发。据相关统计数据显示，风电机组的故障停机时间在其整个运行周期中占比较高，这不仅严重影响了风力发电的稳定性和可靠性，还造成了巨大的经济损失。例如，某大型风电场在过去一年中因风电机组故障导致的发

2025-05-16 约2.78万字 22页立即下载

基于多分辨率时序循环神经网络的风电机组故障诊断方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112798956 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202011639677.1 (22)申请日 2020.12.31 (71)申请人江苏国科智能电气有限公司

2023-06-03 约1.24万字 11页立即下载

基于自适应SVMD-HKELM的风电机组故障诊断研究.docx 基于自适应SVMD-HKELM的风电机组故障诊断研究一、引言随着可再生能源的快速发展，风力发电作为绿色能源的重要组成部分，在全球范围内得到了广泛的应用。然而，风电机组由于长期在复杂多变的自然环境中运行，其故障诊断与维护成为了确保其稳定运行的重要环节。传统的故障诊断方法往往面临计算复杂度高、诊断准确率低等问题。因此，研究一种高效、准确的风电机组故障诊断方法显得尤为重要。本文提出了一种基于自适应SVMD-HKELM的风电机组故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性和效率。二、风电机组故障诊断的现状与挑战 风电机组故障诊断主要依赖于传感器技术、信号处理技术和人工智能技术等。近年来，随着机器学习、深度

2025-05-14 约4.08千字 8页立即下载

数据驱动下的风电机组齿轮箱异常检测与故障诊断：方法、应用与优化.docx 数据驱动下的风电机组齿轮箱异常检测与故障诊断：方法、应用与优化一、引言 1.1研究背景在全球积极推进能源转型的大背景下，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，正逐渐在能源领域占据重要地位。随着风力发电技术的飞速发展，风电机组的装机容量和单机功率不断增大，其运行的稳定性和可靠性也愈发受到关注。据全球风能理事会（GWEC）《2023全球风电发展报告》数据，2015至2022年，全球风电累计装机容量从433GW增长至906GW，年复合增长率为11.12%。2022年全球新增风电装机容量77.6GW，其中陆上风电装机68.8GW，占比88.7%；海上风电装机8.8GW

2025-04-18 约4.74万字 35页立即下载

MATLAB的风电机组故障诊断方法研究.doc 北京理工大学现代远程（继续）教育学院毕业设计(论文) 毕业论文题目：MATLAB的风电机组故障诊断方法研究 PAGE PAGE IV PAGE PAGE I 摘要风力发电是可再生能源之一，被世界公认为最接近商业化的能源。今天，对于目前环境的不断恶化，中国强调保护环境和可持续发展，减少化石燃料消耗和环境污染小的风力发电被认为是最清洁的能源的形式之一。随着风能的快速发展和大型风力机组的调试，并且由于大多数机组安装在比较偏远地区，加上负载不稳定等因素的影响，我国许多风力发电机组都经历了运行故障，直接影响着风力发电的安全性和经济性。因此，风

2023-02-08 约1.53万字 23页立即下载

一种基于图数据的旋转机械故障诊断方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564987 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210164044.2 (22)申请日 2022.02.22 (71)申请人华中科技大学

2023-05-08 约2.68万字 21页立即下载

基于数据驱动的故障诊断方法.ppt 周瑞坤魏宇涛曹凯 2015-11-05 基于数据驱动的故障诊断方法 背景基于统计分析基于信号分析基于定量知识致谢 故障诊断技术的现状近20年来，现代化工、冶金、机械、物流等工业呈现大型化、复杂化发展的新趋势，这些大型复杂化工业过程的一个共同点就是一方面无法依靠传统方法建立精确的物理模型，另一方面产生大量反应过程运行机理和运行状态的数据，由于实际限制、成本优化、技术商机等因素的考量，如何利用这些数据来满足日益提高系统可靠性要求已经成为亟待解决的问题。 基于数据驱动的故障检测技术，实现了大型复杂系统需要监控的变量大幅度增加和获得的大型数据和小型简单过程相比呈量级

2017-01-25 约2.17千字 17页立即下载

一种基于分层分块的发电机组过程监测与故障诊断方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112925292 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 202110092594.3 (51)Int.Cl.

2023-06-06 约2.79万字 22页立即下载

基于数据驱动的水电机组故障诊断研究.docx 基于数据驱动的水电机组故障诊断研究一、引言水电机组作为清洁能源发电的重要组成部分，其安全、稳定和高效运行至关重要。随着水电行业的发展和技术的不断进步，如何通过更有效、更智能的故障诊断技术来确保水电机组的稳定运行成为了当前研究的热点。数据驱动的故障诊断方法作为一种新型的智能诊断手段，在水电机组故障诊断领域得到了广泛的应用。本文将围绕基于数据驱动的水电机组故障诊断研究展开讨论。二、水电机组故障诊断现状与挑战当前水电机组故障诊断主要依靠传统的方法，如定期维护、定期检修和基于专家经验的诊断。然而，这些方法在应对复杂、多样化的故障时往往存在局限性，无法实现实时、高效的故障诊断。随着大数据和人工智

2025-05-08 约4.58千字 9页立即下载

基于故障树与振动包络分析的风电机组故障诊断技术研究.docx 基于故障树与振动包络分析的风电机组故障诊断技术研究一、引言 1.1研究背景与意义在全球积极推进能源转型的大背景下，风能作为一种清洁、可再生的能源，在能源结构中的地位日益重要。风力发电产业近年来取得了迅猛发展，风电机组的装机容量和数量持续攀升。然而，风电机组通常安装在环境恶劣、地形复杂的地区，如高山、荒野、海滩和海岛等风口处，长期承受着无规律的变向变负荷风力作用、强阵风的冲击以及酷暑严寒等极端温差的影响，这使得风电机组的故障频发。 风电机组故障不仅会导致发电中断，造成巨大的经济损失，还可能引发安全事故，对人员和设备安全构成威胁。据相关数据统计，某7个风场数百台风机因故障导致年平均发电

2025-05-14 约3.21万字 38页立即下载