大型风电机组运行状态评价与分析

【摘要】：风力发电在减轻我国电力供应紧张的形势、节约能源、降低长期发电成本、减少能源利用造成的大气污染和温室气体减排等方面大有裨益,因此世界范围内风电装机容量迅猛增长,如今风力发电已变成为我国第三大主力电源,并且每年仍在以1500万千瓦左右的装机容量飞速增长,但风机零部件故障仍是导致非正常停机的主要原因。针对风机零部件故障率高等问题加强风电机组监测评估,引导和规范风电市场秩序,保障风电产业健康持续发展。目前如何确保风电场经济效益提高、发电量增加和故障率以及运维费用减少这一课题成为当前国内外研究的热门课题。 本文针对这一问题围绕大型风电机组运行状态评价与与分析进行了系统的研究,其主要内容如下： 本文介绍了并网风电机组的基本结构、在线监测信息、主要部件的故障机理和故障统计信息以及主要部件的故障诊断方法。并提出了基于相似度度量和灰色预测理论的风电机组运行状态评价与分析研究方法,对风电机组的实时历史数据挖掘生成设备超球动态模型,实现对机组运行状态评价与分析。 在理论的研究基础上,利用构建SIS系统对风电机组进行数据挖掘,并开发了大型风电机组运行状态评价与分析软件系统,结合工程实例分析,实现了对风电机组运行状态的评价与分析,在实际应用中起到了良好的社会效益和经济效益,为发电企业的风电机组安全稳定运行起到了积极作用。 【关键词】：风电机组 状态评价 数据挖掘 相似度度量 灰色理论 软件系统
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 选题背景及意义9-10
• 1.1.1 风力发电背景9-10
• 1.1.2 选题背景及意义10
• 1.2 风电机组运行状态评价与分析国内外研究现状10-11
• 1.3 本文研究内容11-13
• 第二章 风电机组结构特点与故障分析13-22
• 2.1 风力发电原理简介13
• 2.2 风力发电机组结构构成13-15
• 2.3 风力发电机组故障统计15-19
• 2.3.1 风电机组故障数据统计15-17
• 2.3.2 风电机组常见故障及原因分析17-19
• 2.4 风电机组主要部件故障诊断方法19-21
• 2.4.1 齿轮箱和轴承19-20
• 2.4.2 叶片20-21
• 2.4.3 发电机21
• 2.5 结论21-22
• 第三章 风电机组运行状态评价与分析研究22-33
• 3.1 风电机组运行数据相似性度量22-24
• 3.1.1 风力发电机组在线监测信息22-23
• 3.1.2 SCADA系统23-24
• 3.1.3 运行数据相似性度量原理24
• 3.3 风电机组状态预测24-28
• 3.2.1 灰色预测相关概念25-26
• 3.2.2 GM(1,1)模型26-28
• 3.3 风电机组运行状态建模技术28-32
• 3.3.1 模型生成过程28-30
• 3.3.2 风电设备状态相似度曲线技术原理30-32
• 3.4 结论32-33
• 第四章 风电机组运行状态评价与分析系统的设计33-42
• 4.1 建立风电场SIS数据库33-35
• 4.1.1 风电场SIS数据库架构33-34
• 4.1.2 SIS数据库性能要求34-35
• 4.2 软件系统的设计与实现35-38
• 4.3 案例分析38-40
• 4.4 结论40-42
• 第五章 全文总结及展望42-44
• 5.1 全文总结42
• 5.2 研究展望42-44
• 参考文献44-47
• 发表的学术论文及其它成果47-48
• 致谢48

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