【摘 要】
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风电机组运行环境恶劣,塔架作为风电机组的支撑结构,如果发生异常会减少机组输出功率。风电大规模并网时,风电机组输出功率的不确定性将严重影响电网稳定运行进而降低发电效益。因此本文以监督控制和数据采集（Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA）系统数据为基础,针对风电机组塔架振动状态监测、风电功率预测两个问题开展了研究,主要完成了以下工作:（1）针对风
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风电机组运行环境恶劣,塔架作为风电机组的支撑结构,如果发生异常会减少机组输出功率。风电大规模并网时,风电机组输出功率的不确定性将严重影响电网稳定运行进而降低发电效益。因此本文以监督控制和数据采集（Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA）系统数据为基础,针对风电机组塔架振动状态监测、风电功率预测两个问题开展了研究,主要完成了以下工作:（1）针对风电机组塔架受到外部环境引起的复杂动载荷作用以及风电机组内部控制动作的激励而产生异常振动的问题,本文提出了一种基于长短期记忆网络的塔架振动状态监测方法。首先,引入灰色关联度系数和最小角回归算法,分析各变量对塔架振动的影响;其次,采用长短期记忆网络建立塔架振动预测模型,并根据3?准则确定异常状态识别阈值;最后,结合风电场实际SCADA数据进行验证分析,结果表明本文方法能提前对风电机组的异常情况做出预警,可以有效避免机组因故障恶化导致的紧急停机,提高机组运行的可靠性。（2）针对风电功率预测不准确的问题,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解、支持向量回归机和时间卷积网络混合模型的短期风电功率预测方法。首先,采用自适应噪声完全集合经验模态分解方法分解风电功率时间序列,分离出风电功率的局部特征信息,使用网格搜索算法优化的支持向量回归机模型对各分量进行预测,并将预测结果叠加得到初始预测结果;其次,构建时间卷积网络风电功率残差预测模型,将各状态变量和初始预测残差进行相关性分析,选择相关性较大的变量作为时间卷积网络的输入特征,对残差进行预测,校正初步预测结果;最后,为验证提出方法的有效性,基于本文方法对某风电场风电机组的风电功率进行预测并与其他模型的预测精度进行比较,结果表明,本文提出的方法提高了短期风电功率预测的精度。
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