【摘 要】
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针对风电机组故障样本数据少、风电场故障记录不准确的问题,将风电机组齿轮箱故障预警方法与风电机组设计机理以及运维经验相结合,使用无故障运行数据构建齿轮箱油温异常模型,依据实际运行数据与预测数据的偏差,按照指定的预警策略给出预警。该方法采用Docker技术实现了生产环境的跨平台、轻量化部署,现场验证准确率高,能够大大提高风电机组的运维效率,间接提升发电量。
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针对风电机组故障样本数据少、风电场故障记录不准确的问题,将风电机组齿轮箱故障预警方法与风电机组设计机理以及运维经验相结合,使用无故障运行数据构建齿轮箱油温异常模型,依据实际运行数据与预测数据的偏差,按照指定的预警策略给出预警。该方法采用Docker技术实现了生产环境的跨平台、轻量化部署,现场验证准确率高,能够大大提高风电机组的运维效率,间接提升发电量。
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