1、“.....研发基于大数据分析的大型风电机组运行状态评估及故障诊断技术已成为风电行业工作即是开发重要子系统的在线监测系统,如齿轮箱磨损状态叶片表面状态等。以齿轮箱磨损状态为例,通过对齿轮摩擦副的摩擦磨损润滑与润滑油劣化特征的研究,寻求对齿轮油运动粘度油中水含量介电常数温度磨损烈度指数等多参数的集成式实时在线检测方法,从而系统地建立风电机组齿轮箱润失的数据队列技术以及不同时间尺度的异构数据的统存储技术,建立以风电机组关键部件的振动在线监测数据油液在线监测数据叶片在线监测离线点检数据风电场的环境监测数据等为基础的统实时和历史数据库,确保风电场实时数据的完整性和正确性。进而,基于各类异构数据的统管理技术,将实时数据库和历史估及故障诊断技术已成为风电行业亟待解决的课题。基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断原稿......”。

2、“.....提出下步基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断原稿及故障诊断的发展方向。完整和正确的数据采集是后续状态分析和故障诊断的基础。因此,在今后的集中技术研究中,应将风电机组系统升压站综合自动化系统风功率预测系统能量管理系统生产管理系统等现有分散与管理系统进行整合。采取不同时间尺度的异构数据采集技术防止机组最基础和最关键的部分,长期承受风带来的交变冲击载荷作用,是受力最复杂的部件之,运行过程中各种激振力通过叶片传递出去。实际中常用有限元分析法建立风电机组的动力学模型,通过计算与模态分析获得其固有频率和振型等信息,并通过观测固有频率变化反映叶片的裂纹等故障特征,依此达到对风机的特征,般可以较为准确地诊断出缺陷种类及所处的部位。基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断原稿......”。

3、“.....提出下步基于大数据分析的风电机组运行状态评轴位臵选择低速加速度传感器,在高速轴部分选择压电加速度传感器。基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断原稿。电力电子装臵故障并网风电机组般通过变频器接入电网,从而实现在环境风速变化的情况下,也可以向电网输送高质量电能。所不同的是永磁直驱式风力发电机是定子侧通过变频器片的裂纹等故障特征,依此达到对风机叶片故障的检测与诊断识别的目的。电力电子装臵故障并网风电机组般通过变频器接入电网,从而实现在环境风速变化的情况下,也可以向电网输送高质量电能。所不同的是永磁直驱式风力发电机是定子侧通过变频器接入电网的双馈式风力发电机是转子侧通过变频器接入电接入电网的双馈式风力发电机是转子侧通过变频器接入电网的,定子侧直接与电网相连。变速恒频式风力发电机......”。

4、“.....造成发电机定子电流增加进而导致转子电流的增加,极易导致风电机组变频装臵的功率元器件损坏。叶片故障叶片是风摘要目前风电行业,随着风电机组运行年限增加,大量的风电机组超出质保期,其安全隐患不断增加造成运维的成本不断升高,使得风电场的经济效益严重下降。因此,为保证风电机组健康安全运行和降低风场运维成本等方面考虑,研发基于大数据分析的大型风电机组运行状态评估及故障诊断技术已成为风电行业组运行状态评估及故障诊断的分散性,提出了基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断的发展方向。对单风场现有分散的与管理系统进行整合,通过异构数据采集技术数据队列技术以及异构数据存储技术,建立统的实时数据库和历史数据库,确保风电场实时数据的完整性和正确性。基于完整的风电历史数据库与统的风电设备健康状态数据库相结合,建立风电场统管数据库。基于风电场统管数据库......”。

5、“.....实现不同供应商的各类设备的集中与管理,实现风电场场群的状态监测运维调度和生产运营的统管理。在风电场场群的实时监测运维管理和生产运营的统管理基础上,叶片故障的检测与诊断识别的目的。摘要目前风电行业,随着风电机组运行年限增加,大量的风电机组超出质保期,其安全隐患不断增加造成运维的成本不断升高,使得风电场的经济效益严重下降。因此,为保证风电机组健康安全运行和降低风场运维成本等方面考虑,研发基于大数据分析的大型风电机组运行状态接入电网的双馈式风力发电机是转子侧通过变频器接入电网的,定子侧直接与电网相连。变速恒频式风力发电机,尤其是双馈式风力发电机在电网发生故障时容易导致风力发电机机端电压跌落,造成发电机定子电流增加进而导致转子电流的增加,极易导致风电机组变频装臵的功率元器件损坏。叶片故障叶片是风及故障诊断的发展方向。完整和正确的数据采集是后续状态分析和故障诊断的基础......”。

6、“.....在今后的集中技术研究中,应将风电机组系统升压站综合自动化系统风功率预测系统能量管理系统生产管理系统等现有分散与管理系统进行整合。采取不同时间尺度的异构数据采集技术防止电机组的主要故障类型齿轮箱故障齿轮箱是风电系统中故障率最高的部件,且造成停机时间较长,包含齿轮滚动轴承和轴等部件,其常见的故障主要为齿轮和滚动轴承的故障。近年来,新投产风电机组普遍都配备了振动监测系统。当齿轮或滚动轴承存在局部缺陷时,其振动信号中含有丰富的信息。通过有效提取信基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断原稿统管数据库,开发各个重要子系统的在线监测系统,最终实现基于数据融合方法的具有自学习能力的风电场智能化专家故障预测,为风电场的安全稳定运行提供可靠保证。参考文献徐颖剑风电机组发电机故障分析诊断华北电力大学,戴煜林故障树及振动包络分析在风电机组故障诊断中的应用华北电力大学北京及故障诊断的发展方向......”。

7、“.....因此,在今后的集中技术研究中,应将风电机组系统升压站综合自动化系统风功率预测系统能量管理系统生产管理系统等现有分散与管理系统进行整合。采取不同时间尺度的异构数据采集技术防止箱润滑磨损在线监测体系。风电场故障预警技术的实现,有利于运维人员工作职责的原子化远程化和信息化,实现风电场维护的智能化和简易化,最终达到风电场的安全稳定高效运行。结束语本文总结了风电机组齿轮箱发电机等重要零部件的常见故障类型以及常用的故障分析理论,并针对基于大数据分析的风电机状态评估及故障诊断的分散性,提出了基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断的发展方向。对单风场现有分散的与管理系统进行整合,通过异构数据采集技术数据队列技术以及异构数据存储技术,建立统的实时数据库和历史数据库,确保风电场实时数据的完整性和正确性......”。

8、“.....如齿轮箱磨损状态叶片表面状态等。以齿轮箱磨损状态为例,通过对齿轮摩擦副的摩擦磨损润滑与润滑油劣化特征的研究,寻求对齿轮油运动粘度油中水含量介电常数温度磨损烈度指数等多参数的集成式实时在线检测方法,从而系统地建立风电机组齿接入电网的双馈式风力发电机是转子侧通过变频器接入电网的,定子侧直接与电网相连。变速恒频式风力发电机,尤其是双馈式风力发电机在电网发生故障时容易导致风力发电机机端电压跌落,造成发电机定子电流增加进而导致转子电流的增加,极易导致风电机组变频装臵的功率元器件损坏。叶片故障叶片是风数据丢失的数据队列技术以及不同时间尺度的异构数据的统存储技术,建立以风电机组关键部件的振动在线监测数据油液在线监测数据叶片在线监测离线点检数据风电场的环境监测数据等为基础的统实时和历史数据库,确保风电场实时数据的完整性和正确性。进而,基于各类异构数据的统管理技术,将实时数据库的特征......”。

9、“.....基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断原稿。基于大数据分析的风电机组运行状态评估及故障诊断的发展方向结合现有先进技术以及风电场运行维护经验的不断完善和基础数据的不断增加,提出下步基于大数据分析的风电机组运行状态评业亟待解决的课题。叶片故障叶片是风电机组最基础和最关键的部分,长期承受风带来的交变冲击载荷作用,是受力最复杂的部件之,运行过程中各种激振力通过叶片传递出去。实际中常用有限元分析法建立风电机组的动力学模型,通过计算与模态分析获得其固有频率和振型等信息,并通过观测固有频率变化反映据库,开发各个重要子系统的在线监测系统,最终实现基于数据融合方法的具有自学习能力的风电场智能化专家故障预测,为风电场的安全稳定运行提供可靠保证。参考文献徐颖剑风电机组发电机故障分析诊断华北电力大学,戴煜林故障树及振动包络分析在风电机组故障诊断中的应用华北电力大学北京,......”。