风力发电机故障诊断的优化算法研究

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风力发电场中的故障诊断与预测算法研究

风力发电场中的故障诊断与预测算法研究近年来，风力发电成为可再生能源中备受关注的一种，其环保、高效的特点使之在能源领域具有广阔的发展前景。

然而，在风力发电场的运行过程中，故障和损坏却是不可避免的，因此研究风力发电场中的故障诊断与预测算法变得尤为重要。

故障诊断是保障风力发电设备正常运行和延长寿命的关键。

传统的故障诊断方法主要依赖人工观察和经验判断，效率低下且易出现误判。

因此，提出一种自动化、准确性高的故障诊断算法成为迫切的需求。

针对风力发电场中的故障诊断问题，可以使用数据驱动的方法进行研究。

数据驱动方法的基本思想是通过分析历史数据，提取出与故障相关的特征，从而识别和预测故障。

常见的数据驱动方法包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法等。

统计方法是故障诊断与预测研究中最早应用的方法之一。

其基本思想是通过对大量历史数据的统计分析，寻找故障发生的规律和特征。

常用的统计方法包括均值、方差、相关系数等。

然而，统计方法往往需要大量的数据和假设满足一定的分布条件，对于复杂的故障问题来说有一定的局限性。

机器学习方法是近年来故障诊断与预测研究中广泛应用的方法之一。

通过建立故障样本库，使用机器学习算法训练模型，从而实现对新数据的分类和预测。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

机器学习方法具有较好的自动化特性，可以通过对数据的特征提取和模型训练来实现对故障的准确识别和预测。

深度学习方法是近年来故障诊断与预测研究中兴起的方法之一。

深度学习利用多层的神经网络结构对数据进行特征学习和表示，从而实现对复杂问题的解决。

例如，卷积神经网络（CNN）可以处理图像数据，递归神经网络（RNN）可以处理时序数据。

深度学习方法具有较强的表征能力和泛化能力，可以高效地学习和提取数据中的故障特征。

除了故障诊断，预测算法也是风力发电场中的重要课题之一。

通过预测算法，可以根据历史数据和当前状态，预测风力发电设备的未来性能和故障。

风力发电与风轮机优化设计

三、未来展望
随着科技的不断发展，未来的风轮机优化设计将更加注重智能化、自动化的设计方法。例如，利用人工智能和机器学习技术对风轮机进行优化设计已经成为当前的研究热点。此外，随着数字化和智能制造技术的发展，未来的风轮机制造将更加高效和精准。例如，采用增材制造技术可以显著缩短制造周期，提高生产效率。
参考内容
随着全球对可再生能源需求的日益增长，风能作为一种重要的清洁能源，其开发与利用越来越受到人们的。水平轴风力发电机组作为风能利用的主要形式，其性能的优劣直接影响到风能的转换效率和发电成本。而风轮叶片作为水平轴风力发电机组的核心部件，其设计优化对于提高机组性能具有至关重要的意义。
一、水平轴风力发电机组概述
参考内容二
随着全球能源结构的转变，可再生能源在能源供应中的地位日益重要。风力发电作为一种清洁、可再生的能源，在全球范围内得到了广泛的应用。然而，风力发电的功率输出受到多种因素的影响，如风速、风向、温度等，这些因素的变化使得风力发电的功率输出具有很大的不确定性。因此，如何提高风力发电系统的功率预测精度，优化功率预测策略，对于提高风力发电系统的运行效率、降低运行成本、提高电力系统的稳定性具有重要意义。
3、控制策略优化：风轮机的控制策略对其性能有着重要影响。通过对控制策略进行优化，可以实现风轮机的自适应调节，以适应不同的风速和风向条件。例如，采用先进的控制算法，可以实现风轮机的最优控制，提高其发电效率。
4、可靠性提升：在优化设计的过程中，还需要考虑提高风轮机的可靠性。通过对风轮机的结构和控制系统进行可靠性分析，可以找出潜在的问题和风险，并采取相应的措施进行改进和预防。例如，采用冗余设计和故障诊断技术，可以显著提高风轮机的可靠性。
4、实时监测与调整

风力发电机组优化控制与故障诊断技术研究

风力发电机组优化控制与故障诊断技术研究近年来，风力发电已经成为可再生能源领域内最具潜力的发展方向之一。

风力发电机组作为其中重要的组成部分，其性能优化和故障诊断技术的研究对于提高风能利用效率、延长设备寿命至关重要。

本文将对风力发电机组的优化控制与故障诊断技术进行研究。

风力发电机组的优化控制主要包括针对风能捕获、电网交互和设备可靠性等方面进行的控制策略改进。

首先是风能捕获方面的优化控制。

通过改变机组控制策略、调整叶片角度等手段，提高风测量控制的精度，最大化风能的捕获率。

其次是电网交互方面的优化控制。

通过优化发电机组的功率与电网之间的交互，实现稳定可靠的并网操作，确保电力系统的供应质量。

此外，还可以通过优化控制策略，提高发电机组的自适应能力，适应不同电网条件下的操作要求。

最后，设备可靠性方面的优化控制。

在风能发电过程中，风力发电机组经历了高强度的工作环境和长期运行，因此需要采取相应的措施来保证设备的正常运行和寿命。

例如，在故障检测方面，可以通过传感器的布置和信号处理技术的改进，提高对故障的检测和定位能力。

同时，还可以通过改进智能控制算法，提高对设备工作状态的监测和控制能力，减少故障发生的概率。

与优化控制技术相对应的是故障诊断技术。

风力发电机组作为复杂的机电系统，其故障诊断技术的研究对于提高发电效率和降低运维成本十分重要。

首先是故障特征提取与选择。

通过采集机组相关的运行数据，使用信号处理和数据分析的方法，提取与故障相关的特征，以便于对故障进行识别与分类。

其次是故障诊断算法的优化。

选择适合的故障诊断算法，如人工智能算法、模型预测控制等，对故障进行准确的检测、诊断和定位。

此外，还可以采用机器学习和深度学习等技术，通过大量数据的训练和处理，提高故障诊断的准确性与效率。

最后是故障诊断的决策与处理。

一旦故障被诊断出来，需要及时采取相应的措施，如修复、更换或调整，以最大程度地降低故障对风力发电机组的影响。

在风力发电机组优化控制与故障诊断技术的研究中，不可忽视的是数据的采集与处理。

海上风电机组故障诊断及运维策略研究

技术协作信息2023（5）总第1486期海上风电机组故障诊断及运维策略研究张星1，吴刚1，沈振2，徐华利11.中广核风电有限公司2.河南平高电气股份有限公司摘要：风力发电近几年已经越来越被重视，海上风电机组作为重要的电能转换设备，运行状态对风电场的日常运行与维护具有显著影响。

但是由于风电机组工作环境恶劣，内部结构复杂，相应的故障率较高，导致风电机组运维成本高。

因此，本文针对海上风电机组故障诊断方法及运维策略进行了研究，基于海上风电机组的监督控制和数据采集数据，运用数据驱动方法，对海上风电机组进行状态监测与故障诊断，根据诊断类型和原因分析，提出基于风电机组状态的海上风电运维策略。

关键词：海上风电机组，故障诊断，运维策略技术探讨与推广引言当前世界范围内，关于保护和应对气候变迁问题已形成共识，首先提出了《联合国气候变化框架公约》，后来又发布了《巴黎协定》，包括国内的两会报告和“十四五”规划大纲相关内容，中国首次明确提出了2030年实现“碳达峰”，2060年前实现“碳中和”任务。

与此同时，第十四个五年规划明确指出，加快壮大新能源、风力发电、绿色环保等产业，推动能源革命，完善能源产出供销体系，建设智慧能源体系。

在能源危机与全球生态环境恶化的双重压力下，风能作为一种无污染、可持续利用的新能源具有巨大发展潜力。

在过去二十年里，风电作为发展最快的可再生能源之一，全球累计风电装机容量已增加近75倍。

风能作为一种可再生能源，基本上对环境无污染而且可持续，目前在全球范围内都受到强烈关注，但是风能资源与环境的相关性很高，比如在沿海地区、山区以及平原陆地等区域，风能资源是有区别的，其中海上风能资源相比陆地高出了20%~40%，同时中国的大陆海岸线近1.8万多千米之长，所管辖海洋范围接近300万平方公里，海洋的风能资源非常充足。

所以，海上风能资源的开发在促进能源结构转型，助力我国在承担全球环境保护各项任务中发挥出举足轻重的作用。

基于合成核支持向量机的风力发电机故障诊断

ｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＳＶＭｗｉｔｈｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｎｔｈｅ
Ｖｏ１．１２Ｎｏ．５０ｃｔ．２０１３
基于合成核支持向量机的风力发电机故障诊断
焦斌，郝云锁＇
（１．上海电机学院电气学院，上海２００２４０；２．华东理工大学信息科学与工程学院，上海２００２３７）
ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２３７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｓｕｐｐｏ￣ｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ（ＳＶＭ）ｉｓａｋｉｎｄｏｆｎｏｖｅｌｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄ．Ｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｓｍａｌｌ
ＵＣＩｄａｔａｂａｓｅ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｉｎｇｌｅｋｅｒｎｅｌＳＶＭ，ｔｈｅｃｏｍｐｏｓｉｔｅｋｅｒｎｅｌｓｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｇｅｔａｂｅｔｔｅｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅｕｓｅＳＶＭｗｉｔｈｃｏｍｐｏｓｉｔｅｋｅｒｎｅｌｓｉｎｔｈｅｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｇｅａｒｂｏｘａｎｄｈａｖｅａｇｏｏｄｒｅｓｕｌｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＶＭ，ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｋｅｒｎｅｌ，ＰＳＯ，ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ

浅谈风力发电机组振动状态监测与故障诊断

浅谈风力发电机组振动状态监测与故障诊断摘要：随着科技的发展，风电机组单机容量变大，内部的结构越来越复杂，还会受到天气的不可控因素的影响，比如会受到下雨时，打雷闪电等，本文对风力发电机组振动状态监测与故障诊断进行分析，以供参考。

关键词：风力发电；机组振动；状态监测；故障诊断引言风能是自然界中常见的自然现象，特别是在经济不发达，风能资源丰富的山地地区。

考虑到风能对当前社会结构的重要性，它提高了风力发电机运行的可检测性，并允许在整个发电机组运行期间及时发现问题，使整个风力发电机运行更平稳和安全。

1概述近年来国内风电发展迅速，风电机组容量的提升能够有效提高风能利用率和施工效率以及降低后期运维成本。

在机组容量和体型逐渐增大的同时，风电机组的安全成为风电领域内研究的重点。

江苏某风电场安装了多台6.45MW机组，此类型机组是目前国内厂家生产新型大容量机组之一，此机组塔筒高度为110m，叶轮直径达到171m。

国外GE公司生产的12MW风机单支叶片更是长达107m。

机组容量增大的同时叶片也在不断增大。

风电机组叶片成本约占风电机组总成本的15%～20%，风电机组叶片在风电机组运行过程中受风力作用而产生较大的弹性形变，故通常选用质量较轻、强度较大、耐腐蚀、抗疲劳的材料来制作风电机组叶片。

此外，由于结冰或者风力和风向的突变导致叶片振动过大，从而超过设计载荷发生断裂或者扫塔的现象也时有发生，而振动检测是叶片故障识别的常用方法之一，所以研究大型风电机组的叶片振动情况，对于叶片安全检测和监测具有重要的意义，研究结果也可对风电机组的控制策略优化提供重要指导作用。

在风力发电机组中，齿轮箱也存在着异常问题，表面磨损，齿轮轻度裂纹，设备老化等问题，以下对论文展开叙述。

2风力发电机组安全系统2.1分析(1)安全有关停止功能在机组通过安全防护装置(如传感器)检测到风轮转速超过限值、扭缆超过限值、过度振动及控制系统失效等信号时,安全系统起动机组紧急制动进入停止状态。

风电场风电机组优化有功功率控制的研究

风电场风电机组优化有功功率控制的研究2017年度申报专业技术职务任职资格评审答辩论文题目：风电场风电机组优化有功功率控制的研究作者姓名：李亮单位：中核汇能有限公司申报职称：高级工程师专业：电气二Ο一七年六月十二日摘要随着风电装机容量的与日俱增，实现大规模的风电并网是风电发展的必然趋势。

然而，由于风能是一种波动性、随机性和间歇性极强的清洁能源，导致风电并网调度异于常规能源。

基于此，本文将针对风电场层的有功功率分配开展工作，主要工作概括如下：(1)对风电机组和风电场展开研究，分析风力发电机组运行特性、风力发电机组控制策略、风电场的控制策略。

(2)提出了一种简单有效的风电场有功功率分配算法，可以合理利用各机组的有功容量，优化风电场内有功调度分配指令，减少机组控制系统动作次数，平滑风电机组出力波动。

(3)优化风机控制算法后，通过现场实际采集数据将所提方法与现有方法进行了比较，验证了所提方法的合理性。

关键词：风电机组、风电场、有功功率控制、AGCAbstractWith increasing wind power capacity, to achieve large-scale wind power is an inevitable trend of wind power development. However, since the wind is a volatile, random and intermittent strong clean energy, resulting in wind power dispatch is different from conventional energy sources. And the wind farm is an organic combination for a large number of wind turbines, wind farms under active intelligent distribution layer hair is also included in the grid scheduling section. Based on this, the active allocation and scheduling for grid scheduling side active layer wind farm work, the main work is summarized as follows:(1)Wind turbines and wind farms to expand research, in-depth analysis of the operating characteristics of wind turbines, wind turbine control strategy, control strategies of wind farms.(2)This paper proposes a simple and effective wind power active power allocation algorithm, can reasonable use each unit capacity, according to the optimization of wind farms in active dispatching command, decrease The Times of turbine control system action smooth wind power output fluctuation unit.(3)After optimization of the fan control algorithm, through the practical field data collected will be presented method are compared with those of the existing method, the rationality of the proposed method was verified.Keywords:wind turbine, wind farm, active power control目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 课题研究背景 (1)1.2 有功功率控制的现状 (1)第2章风力发电机组及风电场有功控制基础 (2)2.1 风力发电机组运行原理 (2)2.1.1 风电机组的组成 (2)2.1.2 风电机组数学模型 (2)2.1.3 风力发电机组运行特性 (8)2.1.4 风力发电机组控制策略 (9)2.2 风电场有功功率控制 (10)2.2.1 风电场的基本结构 (10)2.2.2 风电场的控制策略 (11)第3章风电场内有功功率控制策略 (13)3.1 风电场有功功率控制的基本要求 (13)3.2 风电场有功功率工作模式 (13)3.3 风电场有功功率控制状态 (14)3.5 风电场实测数据对比 (15)3.5.1 风电场电气接线 (15)3.5.2 单台风力发电机组测试 (15)第4章结论 (19)参考文献 (20)第1章绪论1.1 课题研究背景相比于常规的火电和燃气电站，风电场的有功调节能力十分有限。

风力发电机组故障预测与维修优化

风力发电机组故障预测与维修优化一、引言随着可再生能源的快速发展，风力发电已成为重要的清洁能源之一。

然而，风力发电机组由于长期受到严酷的环境条件和不可避免的机械磨损，常常出现各种故障，给发电效率和稳定性带来一定的影响。

因此，开展风力发电机组故障预测与维修优化研究，对于提高发电机组的可靠性和运行效率具有重要意义。

二、风力发电机组故障预测方法1. 数据采集与处理风力发电机组的故障预测基于对机组运行数据的充分采集和处理。

通常采集的数据包括机组的振动、温度、电流、转速等参数。

这些数据通过传感器实时采集，并通过通信网络传输到运维中心进行处理。

2. 特征提取与选择为了实现故障的准确预测，需要从大量的机组数据中提取并选择出有效的特征。

常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。

通过特征选择算法，进一步筛选出与故障相关性强的特征，并将其作为故障预测模型的输入。

3. 故障预测建模基于采集到的特征数据，可以建立故障预测模型。

目前常用的模型包括人工神经网络、支持向量机、逻辑回归等。

这些模型通过训练已有的故障数据，学习故障的规律，并能够预测未来机组的可能故障。

三、风力发电机组维修优化1. 维修策略制定根据故障预测结果，可以制定相应的维修策略，既可以避免损失过大的停机维修，又能够及时修复可能导致更大故障的隐患。

制定维修策略需要考虑故障的严重程度、维修的成本和维修时间等因素。

2. 维修资源优化配置风力发电机组维修需投入大量的人力、物力和财力资源。

通过优化维修资源的分配，可以最大程度地提高维修的效率和成本效益。

优化配置维修资源需要考虑各种因素，如维修人员的技能水平、物料的供应链管理和维修工具的选择等。

3. 维修过程监控与反馈在维修过程中，通过实时监控维修工作的进展情况，可以及时发现和解决问题，确保维修工作的顺利进行。

同时，对维修工作进行反馈，不断总结经验教训，优化维修流程和策略，提高风力发电机组的故障处理能力。

四、实际应用与展望目前，风力发电机组故障预测与维修优化已在实际应用中取得了一定的成果。

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的综合优化算法。利用单子带重构改进小波变换方法对风力发电机的定子电流信号进行分解与重构，提取准确的特征量；通过遗传算法的选择、交叉、变异等操作和全局寻优特性获取稳定的权值和阈值，赋值于ＢＰ网络作为初始值；借助ＢＰ网络的自学习、寻优具有精确性等特性不断训练网络；最后以ＢＰ神经网络的非线性映射能力完成对风力发电机的故障诊断。算法对比和实例分析表明，该算法对风力发电机的故障诊断有良好的实用性。关键词：风力发电机；ＢＰ神经网络；遗传算法；故障诊断；单子带重构；小波变换
ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ，ｍｕｔａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒａｎｄｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｕｍｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆＧＡ．Ｔｈｅｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｔｒａｉｎｉｎｇｒｅｐｅａｔｅｄｌｙｗｉｔｈｔｈｅ
中图分类号：ＴＭ３１５文献标识码：Ａ文章编号：１００４－７０１８（２０１３）０５－０００ｅｇｒａｔｅｄＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＡｐｐｌｉｅｄｉｎＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＷｉｎｄＴｕｒｂｉｎｅｓ
玛研
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触－牡电棚＂￣１２０１３年第４１卷第５期＝… … … … … 一二 … … … … … …
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风力发电机故障诊断的优化算法研究
ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｉｎｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓｗｉｔｈｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｗｉｔｈｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｍｒｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｓｉｎｇｌｅｓｕｂ — ｂａｎｄｒｅｃｏｎ —
２．ＯｖｅｒｈａｕｌＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＨｅｎａｎＧｒｉｄＣｏｍｐａｎｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００５２，Ｃｈｉｎａ；
３．ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙ，ｇＧｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６４１，Ｃｈｉｎａ）
吴建军，杨俊华，杨梦丽，曾君。，杨金明
（１．广东工业大学，广东广州５１０００６；２．河南省电力公司检修公司，河南郑州４５００５２；３．华南理工大学，广东广州５１０６４１）摘要：为提高风力发电机故障诊断的可靠性，结合小波变换，提出一种遗传算法优化ＢＰ神经网络（ＧＡ — ＢＰ）
ｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｓｉｇｎａｌｓｏｆｔｈｅｓｔａｔｏｒｃｕｒｒｅｎｔｏｆｔｈｅｗｉｎｄｇｅｎｅｒａｔｏｒｗｅｒｅｒｅｓｏｌｖｅｄａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｐｒｅｃｉｓｅｃｈａｒａｃ —
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｓｏｒｔｏｆｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍＢＰ（ＧＡ－ＢＰ）ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｕｔｔｏｈｅｉｇｈｔｅｎｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆ
ｔｅｒｉｓｔｉｃｑｕａｎｔｉｔｙ．ＴｈｅｓｔａｂｌｅｗｅｉｇｈｔａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｖａｌｕｅｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂｙｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，
ＷＵＪｉａｎ－ｊｕｎ，ＹＡＮＧＪｕｎ — ｈｕａ，ＹＡＮＧＭｅｎｇ — ｌｉ，ＺＥＮＧＪｕｎ。，ＹＡＮＧＪｉｎ — ｕｉｒｎｇ。（１．ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ；