【摘 要】
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振动信号是风电机组数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition system,SCADA)中一类重要变量。以风电机组SCADA运行数据为基础,首先结合风机运行原理详
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【基金项目】
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国家自然科学基金(51207049);新能源电力系统国家重点实验室开放基金项目(LAPS13011)
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振动信号是风电机组数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition system,SCADA)中一类重要变量。以风电机组SCADA运行数据为基础,首先结合风机运行原理详细分析了导致塔架振动的主要因素。进而采用相对主元分析(relative principal component analysis,RPCA)和某风电机组2011年3~5月份的SCADA运行数据,建立了覆盖塔架正常工作状态的RPCA振动模型,计算得出监控统计量Hotelling T2(简称T2)和平方预测误差(squared prediction error,SPE)。采用塔架振动RPCA模型,准确检测出风电机组变桨系统故障,验证了所研究方法的有效性。
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