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崔恺,许宜菲,李雪松,等. 基于广义回归神经网络的风电机组性能预测模型及状态预警[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(32): 13220-13228.
CUI Kai,XU Yi-fei,LI Xue-song,et al.Wind Turbine Performance Prediction Model and Early Warning of Abnormal Condition Based on GRNN[J].Science Technology and Engineering,2020,20(32):13220-13228.
基于广义回归神经网络的风电机组性能预测模型及状态预警
Wind Turbine Performance Prediction Model and Early Warning of Abnormal Condition Based on GRNN
投稿时间:2020-01-06  修订日期:2020-07-28
DOI:
中文关键词:  风电机组  性能预测模型  广义回归神经网络  运行状态监测  参数预警
英文关键词:wind turbine generator  performance prediction model  GRNN  operating condition monitoring  fault warning
基金项目:
                       
作者单位
崔恺 新天绿色能源股份有限公司
许宜菲 新天绿色能源股份有限公司
李雪松 新天绿色能源股份有限公司
杜亦航 新天绿色能源股份有限公司
李洋 新天绿色能源股份有限公司
马良玉 华北电力大学自动化系
乔福宇 华北电力大学自动化系
刘卫亮 华北电力大学自动化系
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中文摘要:
      提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的风力发电机组性能预测及异常状态预警方法。通过分析运行中影响风机主轴转速和发电功率的主要因素,确定了性能预测模型的输入和输出参数。运用SCADA系统的真实历史数据,采用广义回归神经网络(GRNN)建立了风电机组的性能预测模型,通过比较模型的预测精度对GRNN的平滑因子进行了优选。以此模型为基础,采用滑动数据窗方法实时计算风电机组转速和功率的残差评价指标,当评价指标连续超过预先设定的阈值时,则可判断风电机组状态异常。采用某实际风电机组若干历史故障发生前后的真实SCADA数据进行模拟,验证了方法的有效性。
英文摘要:
      A wind turbine performance prediction and abnormal condition early warning approach based on generalized regression neural network (GRNN) is proposed. By analyzing the main factors that affect the fan speed and unit power of the wind turbine, the input and output parameters of the performance prediction model are determined. Based on the historical data of SCADA system, the performance prediction model of wind turbine is established with GRNN, and the smooth factor of the GRNN model is optimized by comparing the model prediction accuracy. On this basis, the sliding data window model is adopted to calculate the residual evaluation indexes of the generator rotating speed and power of the wind unit. When the evaluation indexes continuously exceed the preset thresholds, it can be judged that the wind turbine is abnormal. By taking the real SCADA data before and after the occurrence of several historical faults of the actual wind unit as simulation examples,the effectiveness of the proposed method is verified.
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