基于特征选择和BP神经网络的风电机组故障分类监测研究

【摘要】：为了减少风电场的经济损失,采用ReliefF特征选择与BP神经网络相结合的方法,对风电机组进行状态监测研究.基于风电场实际运行数据,重点分析了桨距角不对称故障.结果表明:ReliefF特征选择与BP神经网络相结合的方法可以有效地分辨出是否发生了桨距角不对称故障,且准确率较高. 【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院 新能源电力系统国家重点实验室;
【关键词】： 风电机组 故障分类 状态监测 特征选择 BP神经网络
【基金】：新能源电力系统国家重点实验室开放课题资助项目(LAPS13011) 中央高校基本科研业务费资助项目(12MS58)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 风电机组在恶劣的自然环境下工作,极易出现故障并造成巨大的经济损失.因此,应对风电机组进行有效的实时监测和故障诊断.早期的状态监测与故障诊断技术主要是依靠仪器获取参数(如频率、振幅和速度),并与固有的参数进行比较来确定故障类型.近年来,随着计算机和信号处理技术的迅

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