摘要: 发电机是风电机组的关键部件,其可靠性直接影响机组的运行状态。将混合核函数支持向量机用于发电
机正常工作情况下的温度模型训练及预测。首先筛选合适的样本数据,利用相关性计算选择与发电机驱动端轴承
温度关联度最高的几个参数,建立发电机正常工作的温度区间。当发电机运行发生异常时,其动态特性偏离正常
工作状态,导致混合核函数支持向量机预测的温度值与实际值残差发生变化,通过动态计算滑动窗口内残差的分
布特性,设定合理的报警逻辑及阈值,实现机组异常状态的预警。研究结果表明,该方法对于风电机组的故障预
警、远程诊断具有重要的指导意义。
曹力,潘巧波,王明宇,马东. 基于混合核函数支持向量机的风电机组发电机温度预警方法[J]. 华电技术, 2020, 42(5): 43-49.
CAO Li,PAN Qiaobo,WANG Mingyu,MA Dong. Early warning method for wind turbine generator temperature based on HK-SVM[J]. Huadian Technology, 2020, 42(5): 43-49.