一种计及运行状态的风电机组短期可靠性预测方法

摘要

本发明涉及一种计及运行状态的风电机组短期可靠性预测方法，包括以下步骤：通过状态监测与数据采集系统获得风电机组状态参数，将状态监测参数分为两类；针对设备温度参数，建立基于反向传播神经网络的状态参数预测模型，基于预测残差分布特性计算保护动作概率，针对其余参数，根据计及越限时间计算保护动作概率；通过风电场运行维护数据和SCADA数据对风电机组的停运次数和停运时刻风速进行统计，建立风速相依的风电机组统计停运模型；结合停运统计信息和状态参数越限信息，计算风电机组短期停运概率。本方法能够准确地评估出风电机组在短期内的停运风险，大幅度提高风电机组短期停运模型的准确性，为整个风电场的短期可靠性评估和安全经济运行提供技术参考。