张建付
- 作品数：6 被引量：40H指数：2
- 供职机构：华北电力大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 计及信息不确定性的风电机组健康状态实时评估方法被引量：11
- 2017年
- 运行工况识别作为风电机组状态监测与健康管理领域的重要环节,往往受到不确定信息以及高速实时数据流的影响,造成健康状态评估难以有效实施。在此背景下,文中提出一种基于Spark流式处理的健康状态实时评估方法。首先,采用大数据分析技术实现风电机组运行工况的空间划分;然后,在充分考虑风电机组监测信息不确定性的情况下,结合数据采集与监控(SCADA)历史运行数据,对基于高斯云模型和高斯云变换的健康状态评估模型进行训练,并以健康指数作为风电机组健康状态评估的指标。最后,将该评估方法应用在中国北方某风电场1.5 MW风电机组故障前的健康状态评估中。算例分析结果表明,该方法可监测到风电机组健康状态的变化趋势,初步实现了故障的早期预警。
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- 关键词：风电机组预测与健康管理
- 一种风电机组健康状态实时评估方法
- 一种风电机组健康状态实时评估方法，所述方法首先基于风电机组历史运行数据，运用聚类技术实现风电机组运行工况的划分，并计算每种工况下的风电机组标准状态云模型；然后采用流式聚类算法对风电机组的实时数据流进行工况辨识，并计算机组...
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- 大数据环境下智能电网关键设备健康评估
- 伴随着数字信息化时代的快速发展，信息量也呈爆炸性增长态势。当前信息通信技术与电力生产深度融合，对电力工业的价值贡献已经从量变转变到质变，其最鲜明的体现就是电力数据成为电力工业的核心资产。目前中国的电力系统已成为世界上最大...
- 张建付
- 关键词：智能电网数据流聚类分析
- 一种风电机组健康状态实时评估方法
- 一种风电机组健康状态实时评估方法，所述方法首先基于风电机组历史运行数据，运用聚类技术实现风电机组运行工况的划分，并计算每种工况下的风电机组标准状态云模型；然后采用流式聚类算法对风电机组的实时数据流进行工况辨识，并计算机组...
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- 文献传递
- 基于长短时记忆神经网络的风电机组滚动轴承故障诊断方法被引量：28
- 2017年
- 风能作为一种绿色能源在我国能源结构中发挥着越来越重要的作用;风电机组的滚动轴承作为传动系统的重要组成部分,是其主要故障部件之一;随着风电规模的不断增长,及时地发现风电机组滚动轴承的故障对风电场安全稳定运行具有重要意义;针对传统回归神经网络存在的梯度消失问题,提出了利用长短时记忆神经网络对风电机组滚动轴承进行故障诊断的模型;首先,利用小波包变换对风电机组滚动轴承振动信号进行处理,提取其特征向量,将其作为长短时神经网络的输入,从而诊断出风电机组滚动轴承的3种常见故障;通过算例分析,结果表明所提出的方法能够有效地对风电机组的滚动轴承进行故障诊断,并且在故障特征量差异不明显的情况下长短时记忆神经网络仍具有良好的故障诊断性能,说明了该方法的可行性和有效性。
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- 关键词：风电机组滚动轴承故障诊断回归神经网络小波包变换
- 一种风电机组滚动轴承故障诊断方法
- 本发明公开了一种风电机组滚动轴承故障诊断方法，属于机电设备的状态监测与故障诊断技术领域。所述方法基于BP神经网络算法及相关计算机程序的支持，包括如下步骤：a.将振动传感器安装在滚动轴承的外壳上，用于采集滚动轴承的振动频率...
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- 文献传递
