【摘 要】
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针对风电机组的实时状态监测问题,提出了一种基于增量式相对熵的残差分析方法.首先,通过分析滑动窗口数据特点,推导了适用于实时运算的增量式相对熵的计算公式,其时间复杂度
【机 构】
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华北电力大学 控制与计算机工程学院 保定 071003;华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室 北京 102206
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针对风电机组的实时状态监测问题,提出了一种基于增量式相对熵的残差分析方法.首先,通过分析滑动窗口数据特点,推导了适用于实时运算的增量式相对熵的计算公式,其时间复杂度为O(1),要低于常规计算方法的O(n).接下来,提出了一种基于数据驱动和正常行为建模的风电机组实时状态监测方法,并将增量式相对熵作为实时残差分析的指标.最后,用某2MW风电机组的实际齿轮箱故障数据为算例,验证了该方法的有效性.结果表明,相对熵残差分析能够至少提前8～10 d实现故障预警,优于常规的统计量;增量式相对熵的计算时间仅相当于常规方法的0.4％～1.9％,在实时性上有显著优势.
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