摘要
风电机组的故障诊断是保证机组稳定运行、降低机组维护费用的关键。简要介绍了风电机组的基本结构及故障类型,讨论了风电机组实际应用中的主要故障诊断方法;提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组故障预警方法,利用实际风场机组运行监控数据验证了此方法的可行性,并与神经网络方法的预测结果进行比较。结果表明,基于LS-SVM的方法更加快速有效,具有准确的故障识别能力。
The fault diagnosis is crucialto ensure a consistently secure operation of wind turbine and to reduce the maintenance costs of wind turbine.This paper introduces the basic structure and type of wind turbine failures,and expounds the actual application of the fault diagnosis technology.A method of prediction of wind turbine based on least squares support vector machines（LS-SVM） is proposed,apply the fault prediction algorithms to the actual condition monitoring data in a wind farm,whichproves the feasibility of this method.
出处
《工业控制计算机》
2013年第8期54-56,共3页
Industrial Control Computer
基金
上海市科委项目(11dz1200204)资助
关键词
风电机组
故障预警
状态监测
最小二乘支持向量机
wind turbines
condition monitoring
fault diagnosis
least square support vector machines
