作者:董开松,李涛涛,尹浩霖 单位:西安高压电器研究所 出版:《高压电器》2016年第10期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFGYDQ2016100300 DOC编号:DOCGYDQ2016100309 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 随着中国风力发电的比重及机组容量的不断增大,机组一旦发生故障,不仅影响风电场自身的安全,而且对电网的稳定运行造成重大影响。故障分析与智能诊断技术是降低大型风力发电机组故障率与运维费用的主要手段之一。文中详细分析了风力发电机组主要部件的故障,在对风力发电机组状态监测和故障诊断技术深入研究的基础上,提出了基于小波包和BP神经网络的智能诊断方法,以此开发了风力发电机组状态监测与故障诊断系统,通过系统在大型风力发电场的成功应用,验证了其对风电机组故障诊断的有效性。

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