风电机组常年在复杂工况下连续运行,机组对设备的可靠性等方面有很高的要求,齿轮箱重要部件的损伤和失效都会直接或间接导致机组停机,从而导致计划外的更换和维护成本。利用MSET(Multivariate State Estimation Technique)方法对风电机...风电机组常年在复杂工况下连续运行,机组对设备的可靠性等方面有很高的要求,齿轮箱重要部件的损伤和失效都会直接或间接导致机组停机,从而导致计划外的更换和维护成本。利用MSET(Multivariate State Estimation Technique)方法对风电机组的齿轮箱轴温进行状态估计,得出齿轮箱轴温的估计值。然后利用滑动窗口残差统计方法对齿轮箱轴温的估计值和实际值的残差进行分析,残差均值能显示出齿轮箱轴温的实时运行状态,当残差均值曲线超出设定的阈值区间时,系统开始预警,表明设备运行异常。仿真结果表明基于MSET方法的风电机组齿轮箱预警系统能够实时监测机组齿轮箱的运行状态。展开更多
针对多元状态估计技术(multivariate state estimation technique,MSET)在风电机组齿轮箱故障预警中存在的学习能力弱、建模精度对过程记忆矩阵依赖大等问题,提出一种基于MSET和集成学习的齿轮箱故障预警方法。首先对监控与数据采集(sup...针对多元状态估计技术(multivariate state estimation technique,MSET)在风电机组齿轮箱故障预警中存在的学习能力弱、建模精度对过程记忆矩阵依赖大等问题,提出一种基于MSET和集成学习的齿轮箱故障预警方法。首先对监控与数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统中部分数据进行K-均值聚类,构造多个独立的MSET子模型;以高斯过程回归作为结合模块,利用SCADA中其他数据资源进行训练;最后基于滑动窗口法计算报警阈值进而实现齿轮箱的故障预警。使用风场的实际运行数据对算法进行验证,结果表明基于集成学习改进的MSET在建模精度、计算时间以及预警能力上均优于传统的MSET预警方法。展开更多
风电机组的故障诊断是大型风电场运行中亟待解决的问题。由于风力发电的特殊性,大部分风电场都是在边远地区,风机与风机之间的距离更高,不能像火电或水电等设施,以方便检查,因此如何实现故障诊断的风力发电机组设备的状态是特别重要的...风电机组的故障诊断是大型风电场运行中亟待解决的问题。由于风力发电的特殊性,大部分风电场都是在边远地区,风机与风机之间的距离更高,不能像火电或水电等设施,以方便检查,因此如何实现故障诊断的风力发电机组设备的状态是特别重要的。本文利用多变量状态估计(Multivariate State Estimation Technique)方法对齿轮箱的温度进行状态监测,通过对设备正常工作状态下的历史数据进行学习,对系统各个参数之间的关系进行定义,通过相关性分析来建立正常运行状态下多个相关变量间的内在非线性模型。然后,利用滑动窗口的统计方法,计算残差均值,当平均值曲线超出阈值范围时,设备运行异常。展开更多
详细阐述了一种基于多变量状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)的电站锅炉空气预热器状态预测的方法。在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向...详细阐述了一种基于多变量状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)的电站锅炉空气预热器状态预测的方法。在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向量之间的相似性程度,使用MSET对当前观测向量进行估计,得到与观测向量相对应的估计残差。最终模拟计算结果表明,MSET可有效并精确的对空气预热器的运行状态进行预测,实现对空气预热器劣化趋势进行早期预测,具有很高的实用价值。展开更多
发电机是风电机组重要部件之一,监测参数较多,包括电参数和机械参数。由于基于SCADA上下限的报警模式对发电机的机械故障,如轴承非正常摩擦等故障不能及时预警。对风力发电机中监测参数为非独立变量且数值变化范围较大的参数建立MSET(Mu...发电机是风电机组重要部件之一,监测参数较多,包括电参数和机械参数。由于基于SCADA上下限的报警模式对发电机的机械故障,如轴承非正常摩擦等故障不能及时预警。对风力发电机中监测参数为非独立变量且数值变化范围较大的参数建立MSET(Multivariate State Estimation Technique)预警模型;风力发电机中监测参数为独立变量且数值变化范围较小的参数采用SCADA预警系统进行故障预警。通过对发电机前轴承温度添加人为偏移来验证MSET预警模型的有效性,验证结果表明该方法能及时、有效地进行故障预警。展开更多
一次风机是保证火电厂运作的重要的辅机设备,工作环境复杂,故障诊断难度较高。本文使用多变量状态估计(Multivariate State Estimation Technique,MSET)建模方法,实现一次风机的故障预警。在对数据实施降维处理时,同时使用了相关性分析...一次风机是保证火电厂运作的重要的辅机设备,工作环境复杂,故障诊断难度较高。本文使用多变量状态估计(Multivariate State Estimation Technique,MSET)建模方法,实现一次风机的故障预警。在对数据实施降维处理时,同时使用了相关性分析和主元分析两种方式,并使用MSET分别对两种降维方法处理后的数据进行仿真建模,然后通过减法聚类分析得到两种降维方法建模结果的相似度曲线,经过比较分析发现主元分析法结合MSET故障预警效果更好。展开更多
核电厂循环水泵重要部件的损伤和失效都会直接或间接导致核电机组降功率甚至停机,从而导致计划外的更换和维护成本。利用遗传算法GA(Genetic Algorithm)改进的MSET(Multivariate State Estimation Technique)方法对核电厂循环水泵进行...核电厂循环水泵重要部件的损伤和失效都会直接或间接导致核电机组降功率甚至停机,从而导致计划外的更换和维护成本。利用遗传算法GA(Genetic Algorithm)改进的MSET(Multivariate State Estimation Technique)方法对核电厂循环水泵进行状态估计,然后利用滑动窗口残差统计方法对测点的估计值和实际值的残差进行分析,当残差值曲线超出设定的动态阈值区间时,构建残差统计窗口进行设备状态分析。经验证表明基于MSET方法的核电厂循环水泵预警系统能够实时监测机组循环水泵的运行状态。展开更多
文摘风电机组常年在复杂工况下连续运行,机组对设备的可靠性等方面有很高的要求,齿轮箱重要部件的损伤和失效都会直接或间接导致机组停机,从而导致计划外的更换和维护成本。利用MSET(Multivariate State Estimation Technique)方法对风电机组的齿轮箱轴温进行状态估计,得出齿轮箱轴温的估计值。然后利用滑动窗口残差统计方法对齿轮箱轴温的估计值和实际值的残差进行分析,残差均值能显示出齿轮箱轴温的实时运行状态,当残差均值曲线超出设定的阈值区间时,系统开始预警,表明设备运行异常。仿真结果表明基于MSET方法的风电机组齿轮箱预警系统能够实时监测机组齿轮箱的运行状态。
文摘针对多元状态估计技术(multivariate state estimation technique,MSET)在风电机组齿轮箱故障预警中存在的学习能力弱、建模精度对过程记忆矩阵依赖大等问题,提出一种基于MSET和集成学习的齿轮箱故障预警方法。首先对监控与数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统中部分数据进行K-均值聚类,构造多个独立的MSET子模型;以高斯过程回归作为结合模块,利用SCADA中其他数据资源进行训练;最后基于滑动窗口法计算报警阈值进而实现齿轮箱的故障预警。使用风场的实际运行数据对算法进行验证,结果表明基于集成学习改进的MSET在建模精度、计算时间以及预警能力上均优于传统的MSET预警方法。
文摘风电机组的故障诊断是大型风电场运行中亟待解决的问题。由于风力发电的特殊性,大部分风电场都是在边远地区,风机与风机之间的距离更高,不能像火电或水电等设施,以方便检查,因此如何实现故障诊断的风力发电机组设备的状态是特别重要的。本文利用多变量状态估计(Multivariate State Estimation Technique)方法对齿轮箱的温度进行状态监测,通过对设备正常工作状态下的历史数据进行学习,对系统各个参数之间的关系进行定义,通过相关性分析来建立正常运行状态下多个相关变量间的内在非线性模型。然后,利用滑动窗口的统计方法,计算残差均值,当平均值曲线超出阈值范围时,设备运行异常。
文摘详细阐述了一种基于多变量状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)的电站锅炉空气预热器状态预测的方法。在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向量之间的相似性程度,使用MSET对当前观测向量进行估计,得到与观测向量相对应的估计残差。最终模拟计算结果表明,MSET可有效并精确的对空气预热器的运行状态进行预测,实现对空气预热器劣化趋势进行早期预测,具有很高的实用价值。
文摘发电机是风电机组重要部件之一,监测参数较多,包括电参数和机械参数。由于基于SCADA上下限的报警模式对发电机的机械故障,如轴承非正常摩擦等故障不能及时预警。对风力发电机中监测参数为非独立变量且数值变化范围较大的参数建立MSET(Multivariate State Estimation Technique)预警模型;风力发电机中监测参数为独立变量且数值变化范围较小的参数采用SCADA预警系统进行故障预警。通过对发电机前轴承温度添加人为偏移来验证MSET预警模型的有效性,验证结果表明该方法能及时、有效地进行故障预警。
文摘一次风机是保证火电厂运作的重要的辅机设备,工作环境复杂,故障诊断难度较高。本文使用多变量状态估计(Multivariate State Estimation Technique,MSET)建模方法,实现一次风机的故障预警。在对数据实施降维处理时,同时使用了相关性分析和主元分析两种方式,并使用MSET分别对两种降维方法处理后的数据进行仿真建模,然后通过减法聚类分析得到两种降维方法建模结果的相似度曲线,经过比较分析发现主元分析法结合MSET故障预警效果更好。
文摘核电厂循环水泵重要部件的损伤和失效都会直接或间接导致核电机组降功率甚至停机,从而导致计划外的更换和维护成本。利用遗传算法GA(Genetic Algorithm)改进的MSET(Multivariate State Estimation Technique)方法对核电厂循环水泵进行状态估计,然后利用滑动窗口残差统计方法对测点的估计值和实际值的残差进行分析,当残差值曲线超出设定的动态阈值区间时,构建残差统计窗口进行设备状态分析。经验证表明基于MSET方法的核电厂循环水泵预警系统能够实时监测机组循环水泵的运行状态。
