基于功率预测的风力机健康状态监测

刘极

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随着风力发电的广泛应用,对风力机健康状态进行准确监测的重要性日益凸显,为此提出了一种基于风力机功率预测的健康状态监测方法,即结合多项式模型和自回归模型特点,考虑风速与风力机输出功率之间的相关性和滞后性,利用改进非线性自回归模型对某风场风力机输出功率进行预测,并将预测结果与传统灰色模型、BP神经网络模型预测结果进行对比,计算与实测数据之间的误差。最后,选取功率预测系数中变化较为稳定的系数项作为观测系数,通过标准残差法确定异常观测系数反推风力机健康状态。分析结果表明,改进非线性自回归模型预测值与实测数据较为接近,趋势较为吻合。相比于传统灰色模型、BP神经网络模型,改进非线性自回归模型预测误差较小,精度较高。可见通过分析功率预测系数变化能够及时发现风力机健康状态变化,为故障发现提供参考。

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来源
《水电能源科学》 |2020年第8期|153-157|共5页
作者
刘极;
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作者单位

国电南瑞科技股份有限公司;

江苏南京211106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类输配电技术;
关键词
风力机; 功率预测; 非线性自回归模型; 健康状态监测;

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