风电机组健康管理系统及其核心算法的设计与实现
这是一篇关于风电机组,健康评估,管理系统,卷积神经网络,故障分类,LZW压缩的论文, 主要内容为风能作为可再生清洁能源,在我国“十四五”碳中和能源战略中扮演着重要角色。随着风电场的规模及数量迅速扩大,其中的人工巡检难度高、人工故障诊断效率较低以及风电机组运行数据累积等问题逐渐显现。因此,构建风电机组健康管理系统,利用风电机组运行数据进行智能故障诊断和早期运行状态评估并进行数据压缩,是解决以上问题的重要途径。本文设计并实现了集风电机组在线诊断、风电机组故障智能诊断与海量监测数据压缩传输于一体的风电机组健康管理系统,以Spring Boot与My Batis为基础框架完成开发。在故障智能诊断方面,基于WDCNN训练了多个用于识别不同故障的二分类故障分类器,将多个分类器灵活组合为综合分类器后,用于数据故障类型的分类;在数据压缩方面,基于LZW算法实现了有字节与比特位易位操作的无损压缩算法,该算法比LZW有更高的压缩率。系统按功能划分为六个模块:(1)系统服务管理模块:该模块包含两个功能,其一为定时任务功能,负责定时计算趋势有效值、定时解压数据、按计划进行分类器训练、定时进行故障分类以及定期删除无用数据等功能;其二为服务器监控功能,用于监测本地服务器和远程风场服务器是否连通。(2)故障分类器管理模块:该模块用于制定分类器训练计划与故障分类计划,通过执行这类计划,实现故障分类器的训练与相关故障的分类,并保存训练得到的故障分类器和分类结果。(3)风机健康管理模块:该模块用于风机的健康管理,包括监测数据的压缩与解压、智能振动分析与智能趋势分析功能,该模块将压缩数据解压后,用于智能振动分析和智能趋势分析,智能振动分析包括读取故障分类结果、时域统计分析、傅里叶频谱分析、倒谱分析和包络谱分析;智能趋势分析根据加速度有效值和速度有效值的趋势进行分析。(4)任务管理模块:该模块用于用户制定工作计划。(5)人事管理模块:该模块用于用户管理、角色管理与权限管理。(6)日志管理模块:该模块用于查看用户的操作记录和系统的执行日志。本文结合功能性测试与非功能性测试对风电机组健康管理系统及其核心算法进行了完整的验证,测试结果表明系统目前已经达到了预期目标并且能够满足风电机组健康管理的大部分实际业务需求,为风电机组健康管理系统、风电机组故障分类与海量监测数据压缩传输的融合提供了一定思路。
风电机组健康管理系统及其核心算法的设计与实现
这是一篇关于风电机组,健康评估,管理系统,卷积神经网络,故障分类,LZW压缩的论文, 主要内容为风能作为可再生清洁能源,在我国“十四五”碳中和能源战略中扮演着重要角色。随着风电场的规模及数量迅速扩大,其中的人工巡检难度高、人工故障诊断效率较低以及风电机组运行数据累积等问题逐渐显现。因此,构建风电机组健康管理系统,利用风电机组运行数据进行智能故障诊断和早期运行状态评估并进行数据压缩,是解决以上问题的重要途径。本文设计并实现了集风电机组在线诊断、风电机组故障智能诊断与海量监测数据压缩传输于一体的风电机组健康管理系统,以Spring Boot与My Batis为基础框架完成开发。在故障智能诊断方面,基于WDCNN训练了多个用于识别不同故障的二分类故障分类器,将多个分类器灵活组合为综合分类器后,用于数据故障类型的分类;在数据压缩方面,基于LZW算法实现了有字节与比特位易位操作的无损压缩算法,该算法比LZW有更高的压缩率。系统按功能划分为六个模块:(1)系统服务管理模块:该模块包含两个功能,其一为定时任务功能,负责定时计算趋势有效值、定时解压数据、按计划进行分类器训练、定时进行故障分类以及定期删除无用数据等功能;其二为服务器监控功能,用于监测本地服务器和远程风场服务器是否连通。(2)故障分类器管理模块:该模块用于制定分类器训练计划与故障分类计划,通过执行这类计划,实现故障分类器的训练与相关故障的分类,并保存训练得到的故障分类器和分类结果。(3)风机健康管理模块:该模块用于风机的健康管理,包括监测数据的压缩与解压、智能振动分析与智能趋势分析功能,该模块将压缩数据解压后,用于智能振动分析和智能趋势分析,智能振动分析包括读取故障分类结果、时域统计分析、傅里叶频谱分析、倒谱分析和包络谱分析;智能趋势分析根据加速度有效值和速度有效值的趋势进行分析。(4)任务管理模块:该模块用于用户制定工作计划。(5)人事管理模块:该模块用于用户管理、角色管理与权限管理。(6)日志管理模块:该模块用于查看用户的操作记录和系统的执行日志。本文结合功能性测试与非功能性测试对风电机组健康管理系统及其核心算法进行了完整的验证,测试结果表明系统目前已经达到了预期目标并且能够满足风电机组健康管理的大部分实际业务需求,为风电机组健康管理系统、风电机组故障分类与海量监测数据压缩传输的融合提供了一定思路。
基于深度学习的风电机组早期预警方法研究及系统开发
这是一篇关于风电机组,异常数据识别,叶片表面损伤检测,早期预警,深度学习的论文, 主要内容为随着风电行业的蓬勃发展,风电机组高昂的运维成本越来越不可忽视。为了能够检测风电机组早期故障征兆,降低风电机组运维成本,本文提出了基于深度学习的风电机组早期预警方法,该监测方法包括SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition,数据采集与监控)数据早期预警方法和风电机组叶片表面损伤检测方法,最后结合实际需求设计了一套风电机组早期预警系统。主要研究内容如下:(1)对风电机组SCADA数据进行分析,建立了基于工况划分和分段四分位法的温度-功率异常数据识别方法和基于优化Kmeans-LOF算法的风速功率异常数据识别方法。结果表明,这两种方法比其他传统方法有更好的SCADA数据异常识别和清洗的效果。(2)提出了基于LSTM-SDAE网络的风电机组早期预警方法。使用滑动窗口对重构误差进行平滑从而降低误报警。采用核密度估计方法获取重构误差的概率分布,得到报警阈值。实际风电机组的运行数据验证的结果表明,LSTM-SDAE网络能够在部件发生故障前检测出早期故障征兆,且相比其他模型的具有更低的均方误差。(3)建立了基于MobileNet-YOLOv4网络的风电机组叶片表面损伤检测的方法。使用图像增强、图像降噪等图像预处理方法和迁移学习思想增强模型的检测精度。结果表明,Mobile Net-YOLOv4网络的m AP比YOLOv4网络低2%左右,但网络参数量为YOLOv4网络的1/5,网络训练速度为YOLOv4网络的5倍。(4)结合上述早期预警方法和叶片表面损伤检测方法,通过对该系统的需求分析、系统架构选择和数据库设计,最终开发了一套风电机组早期预警系统。
基于深度学习的风电机组早期预警方法研究及系统开发
这是一篇关于风电机组,异常数据识别,叶片表面损伤检测,早期预警,深度学习的论文, 主要内容为随着风电行业的蓬勃发展,风电机组高昂的运维成本越来越不可忽视。为了能够检测风电机组早期故障征兆,降低风电机组运维成本,本文提出了基于深度学习的风电机组早期预警方法,该监测方法包括SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition,数据采集与监控)数据早期预警方法和风电机组叶片表面损伤检测方法,最后结合实际需求设计了一套风电机组早期预警系统。主要研究内容如下:(1)对风电机组SCADA数据进行分析,建立了基于工况划分和分段四分位法的温度-功率异常数据识别方法和基于优化Kmeans-LOF算法的风速功率异常数据识别方法。结果表明,这两种方法比其他传统方法有更好的SCADA数据异常识别和清洗的效果。(2)提出了基于LSTM-SDAE网络的风电机组早期预警方法。使用滑动窗口对重构误差进行平滑从而降低误报警。采用核密度估计方法获取重构误差的概率分布,得到报警阈值。实际风电机组的运行数据验证的结果表明,LSTM-SDAE网络能够在部件发生故障前检测出早期故障征兆,且相比其他模型的具有更低的均方误差。(3)建立了基于MobileNet-YOLOv4网络的风电机组叶片表面损伤检测的方法。使用图像增强、图像降噪等图像预处理方法和迁移学习思想增强模型的检测精度。结果表明,Mobile Net-YOLOv4网络的m AP比YOLOv4网络低2%左右,但网络参数量为YOLOv4网络的1/5,网络训练速度为YOLOv4网络的5倍。(4)结合上述早期预警方法和叶片表面损伤检测方法,通过对该系统的需求分析、系统架构选择和数据库设计,最终开发了一套风电机组早期预警系统。
基于深度学习的风电机组早期预警方法研究及系统开发
这是一篇关于风电机组,异常数据识别,叶片表面损伤检测,早期预警,深度学习的论文, 主要内容为随着风电行业的蓬勃发展,风电机组高昂的运维成本越来越不可忽视。为了能够检测风电机组早期故障征兆,降低风电机组运维成本,本文提出了基于深度学习的风电机组早期预警方法,该监测方法包括SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition,数据采集与监控)数据早期预警方法和风电机组叶片表面损伤检测方法,最后结合实际需求设计了一套风电机组早期预警系统。主要研究内容如下:(1)对风电机组SCADA数据进行分析,建立了基于工况划分和分段四分位法的温度-功率异常数据识别方法和基于优化Kmeans-LOF算法的风速功率异常数据识别方法。结果表明,这两种方法比其他传统方法有更好的SCADA数据异常识别和清洗的效果。(2)提出了基于LSTM-SDAE网络的风电机组早期预警方法。使用滑动窗口对重构误差进行平滑从而降低误报警。采用核密度估计方法获取重构误差的概率分布,得到报警阈值。实际风电机组的运行数据验证的结果表明,LSTM-SDAE网络能够在部件发生故障前检测出早期故障征兆,且相比其他模型的具有更低的均方误差。(3)建立了基于MobileNet-YOLOv4网络的风电机组叶片表面损伤检测的方法。使用图像增强、图像降噪等图像预处理方法和迁移学习思想增强模型的检测精度。结果表明,Mobile Net-YOLOv4网络的m AP比YOLOv4网络低2%左右,但网络参数量为YOLOv4网络的1/5,网络训练速度为YOLOv4网络的5倍。(4)结合上述早期预警方法和叶片表面损伤检测方法,通过对该系统的需求分析、系统架构选择和数据库设计,最终开发了一套风电机组早期预警系统。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码工厂 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/54689.html
