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基于神经网络模型的风力发电机运行状态分析方法
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申请号:201210076748.0 申请日:2012-03-21
摘要:本发明涉及一种风力发电机的运行状态分析方法,尤其涉及一种基于神经网络模型的风力发电机运行状态分析方法。(1)读取数据库;(2)数据预处理;(3)神经网络建模;(4)风能转换功率特性曲线模型存储;(5)读取风能转换功率特性曲线模型;(6)获取数据;(7)期望输出功率计算;(8)期望输出功率与实际输出功率偏差统计;(9)风力发电机运行状态判定。本发明可实现更加有效和准确的风力发电机运行状态监测和预测,也即为风力发电机维护维修提供更加有效的和准确的决策支持。
申请人: 北京光耀能源技术股份有限公司
地址: 100015 北京市朝阳区京顺东********(隐藏)
发明(设计)人: 肖志东 李滨 鲍晓利 黄锦阳 朗朔
主分类号: G01R31/34(2006.01)I
分类号: G01R31/34(2006.01)I
  • 法律状态
2016-02-10  授权
2013-12-18  实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/34申请日:20120321
2013-09-25  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种基于神经网络模型的风力发电机运行状态分析方法,其特征在于包括如下步骤:(1)读取数据库:读取风电场远程集控中心数据存储的历史数据;(2)数据预处理:对读取的历史数据进行预处理,去除读取数据中的无效数据;(3)神经网络建模:以预处理后的数据作为输入,采用神经网络和机器学习方法建立风力发电机的风能转换功率特性曲线模型;(4)风能转换功率特性曲线模型存储:将获得的风力发电机的风能转换功率特性曲线模型存储到数据库中;(5)读取风能转换功率特性曲线模型:读取数据库中存储的风力发电机的风能转换功率特性曲线模型;(6)获取数据:实时获取风力发电机输出功率、风速、风向、温度和空气密度数据;(7)期望输出功率计算:以获取的风速、风向、温度和空气密度数据作为风能转换功率特性曲线模型输入,计算期望风力发电机输出功率;(8)期望输出功率与实际输出功率偏差统计:对期望风力发电机输出功率与风力发电机实际输出功率进行偏差统计;(9)风力发电机运行状态判定:根据实际输出功率采集数据相对于期望输出功率的波动采用多数投票算法对风力发电机运行状态进行判定。
公开号  103323772A
公开日  2013-09-25
专利代理机构  
代理人  
颁证日  
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