基于温度量的风电机组传动链状态评估与预测

摘要

传动链是风力发电机组的重要组成部分，实现从风能到电能的转换。由于其处于变载荷、重载荷和高摩擦的工作环境中，属于机组中故障高发地带，运行和维护成本比较高。温度信号作为传动链运行状态较为直接的物理监测量，能够反映机组传动部件的劣化信息。现有监测系统通过设定部件温度固定参考值，评估传动链状态，无法实时准确评估机组状态，导致传动链“带病运行”和“频繁停机”。针对这个问题，在研究传动链健康状态衰退趋势和故障形式的基础上，通过分析温度监测量与温度参考值之间的变化关系，获得三个量化指标报警阈值，实现对机组传动链运行状态的准确评估。具体研究内容如下:
　　首先，从风电机组传动链的构成出发，研究传动链的工作原理，在对SCADA监测系统V-P、V-n数据清洗的基础上，获得机组正常运行状态下的监测数据，筛选出评价模型监测量，并通过相关系数的对比分析，选择工况划分参数。
　　其次，综合考虑风电机组不同运行工况的影响，赋予不同影响因素权重，确定机组不同温度参数的动态参考值，建立各部件温度参考值与温度实测值之间的比较关系。在此基础之上，引入温度残差、残差和与温度波动性等量化指标，通过对风电机组传动链的温度场分析，建立传动链健康状态评估模型。
　　最后，通过比较包括BP神经网络、径向基神经网络(RBF)、支持向量机(SVM)、灰色等维GM模型和时间序列(NARX)模型等对风速和各部件温度的预测精度，对比分析绝对平均误差、绝对平均百分比误差、均方根误差和均方根百分比误差等量化指标，选定风速参数的EEMD+GM预测模型以及针对各个部件温度参数的EEMD+NARX预测模型，获得预估数据，评估传动链的健康状态。

目录

声明

摘要

1．1．1 论文研究背景

1．1．2 论文的目的和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 传动链状态评估的国外研究现状

1．2．2 传动链状态评估的国内研究现状

1．3 当前研究需解决的问题

1．4 本文的主要研究方法和内容

1．5 技术路线

2．1 引言

2．2 风电机组传动链简介

2．2．1 机组的基本系统结构

2．2．2 机组传动链工作原理

2．3 传动链运行状态参数的选取

2．3．1 测点选取原则

2．3．2 参数选取

2．4 传动链的典型故障

2．5 本章小结

第3章 传动链温度场与状态评估

3．1 引言

3．2 传动链状态评估模型

3．2．1 机组温度场与传导

3．2．2 部件温度与温度阈值

3．2．3 温度变化趋势与预警

3．3 实例评估验证

3．3．1 数据准备

3．3．2 实例建模

3．3．3 计算结果

3．4 本章小结

第4章 基于EEMD+X的传动链状态预估

4．1 引言

4．2 风速预测模型的构建

4．2．1 EEMD原理

4．2．2 基于EEMD-GM的灰色风速预测模型

4．2．3 风速预测模型的建立

4．2．4 实例验证

4．3 温度预测模型的建立

4．3．1 各部件温度参考值的预测

4．3．2 各部件温度实测值的预测

4．3．3 计算结果

4．4 实例分析

4．5 本章小结

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢