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應(yīng)用
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能源大數(shù)據(jù)之聯(lián)合動力機組齒輪箱故障預(yù)警
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一、項目背景
伴隨著經(jīng)濟的發(fā)展,全球能源危機環(huán)境危機日益凸顯,風(fēng)能以其成本低、清潔、安全、可再生等優(yōu)點越來越受到世界各國的重視,所以近幾年以來風(fēng)力發(fā)電得到快速發(fā)展。然而風(fēng)電機組常處于惡劣的環(huán)境中極易出現(xiàn)運行故障,其中齒輪箱是整個風(fēng)電機組發(fā)生故障概率最高的部件,據(jù)統(tǒng)計風(fēng)電機組60%以上的故障都發(fā)生于齒輪箱部位。因此能迅速、準確地對齒輪箱故障預(yù)警,對降低風(fēng)電場的運維成本、提高風(fēng)電場的經(jīng)濟效益、提高風(fēng)電機組運行的可靠性具有重要意義。

二、問題與挑戰(zhàn)
1、機組類型不同。從業(yè)務(wù)角度來說,存在三種不同容量的機組,且設(shè)計和運行參數(shù)會有一定的差異,為了發(fā)現(xiàn)不同類型機組齒輪箱故障的特征,保證故障模型的準確率,需要對機組進行分類。
2、用于分析的多個變量間會存在較多的信息重復(fù)。機組運行的參數(shù)數(shù)據(jù)很多,若直接用來分析,會導(dǎo)致模型復(fù)雜,同時可能會引起模型較大誤差,因此要初步探索數(shù)據(jù)間的相關(guān)性,剔除重復(fù)因素。
3、時間因素的損失。故障發(fā)生雖說只是一個時間點,但在故障發(fā)生的前一段時間就已經(jīng)有某些特性的改變,因此在進行故障預(yù)測時,可將故障發(fā)生前一段時間都標記為故障。

三、解決方案
基于聯(lián)合動力機組的設(shè)計原理,進行機組類型劃分,在此基礎(chǔ)上,針對不同類型的機組,利用機器學(xué)習(xí)算法,分析與聯(lián)合動力機組齒輪箱故障相關(guān)的影響因素,構(gòu)建機組齒輪箱故障預(yù)警分類模型。
  • 機組類型劃分
從機理和業(yè)務(wù)角度對機組進行類型劃分。機組數(shù)據(jù)一致、傳感器位置一致則劃分為同一種類型。
  • 機組運行參數(shù)相關(guān)性分析
在機組分類的基礎(chǔ)上,分別針對不同的機組進行參數(shù)相關(guān)性分析,實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。
 能源行業(yè)齒輪機組運行參數(shù)相關(guān)性分析
  • 齒輪箱故障預(yù)測
基于各類型機組,利用有監(jiān)督的二分類算法對機組齒輪箱是否發(fā)生故障進行分類,從而預(yù)測機組齒輪箱故障發(fā)生的概率。利用有監(jiān)督的多分類算法對機組故障類型進行分類,從而預(yù)測機組發(fā)生的故障類別。

四、應(yīng)用價值
  • 預(yù)警聯(lián)合動力機組齒輪箱故障
  • 保證聯(lián)合動力機組可靠運行
  • 推動風(fēng)力發(fā)電技術(shù)發(fā)展

五、相關(guān)案例
某風(fēng)電公司聯(lián)合動力機組齒輪箱故障預(yù)警模型開發(fā)項目


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