摘要
一种基于风电机组性能边界的超速抑制方法,步骤为:步骤1、建立风机的动力学模型,用于模拟不同风况下的风机响应;步骤2、评估风机在各种工作条件下的机械应力和疲劳寿命;步骤3、以风电机组使用寿命最大化为目标函数,初步设定性能边界;步骤4、针对风电机组安装冗余传感器并进行数据融合;步骤5、利用大数据分析工具对风电机组进行异常检测和故障预测;步骤6、利用深度学习模型,从历史数据中学习正常运行模式,并识别异常行为;步骤7、根据不同级别的超速情况自动选择合适的抑制措施;步骤8、反复调整性能边界,形成最终的超速抑制策略。能够科学地分析和设定风电机组的性能边界,能够确保风机在各种复杂环境下的安全运行。
技术关键词
风电机组
大数据分析工具
冗余传感器
疲劳寿命评估
深度学习模型
长短期记忆网络
应力
风机
参数
策略
模拟退火算法
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报警系统
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数据滤波技术
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转速传感器
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