一种计及运行状态的风电机组短期可靠性预测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201610443200.3
申 请 日：20160620
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
公 开 日：20161109
公 开 号：CN106097146A
代 理 人：赵荣之
代理机构：北京同恒源知识产权代理有限公司 11275
摘 要：本发明涉及一种计及运行状态的风电机组短期可靠性预测方法，包括以下步骤：通过状态监测与数据采集系统获得风电机组状态参数，将状态监测参数分为两类；针对设备温度参数，建立基于反向传播神经网络的状态参数预测模型，基于预测残差分布特性计算保护动作概率，针对其余参数，根据计及越限时间计算保护动作概率；通过风电场运行维护数据和SCADA数据对风电机组的停运次数和停运时刻风速进行统计，建立风速相依的风电机组统计停运模型；结合停运统计信息和状态参数越限信息，计算风电机组短期停运概率。本方法能够准确地评估出风电机组在短期内的停运风险，大幅度提高风电机组短期停运模型的准确性，为整个风电场的短期可靠性评估和安全经济运行提供技术参考。
主 权 项：一种计及运行状态的风电机组短期可靠性预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：通过状态监测与数据采集(SCADA)系统获得风电机组状态参数，依据自然环境的相关性将状态监测参数分为两类：设备温度参数和其余状态参数；S2：针对设备温度参数，建立基于反向传播神经网络(BPNN)的状态参数预测模型，基于预测残差分布特性计算保护动作概率；针对其余参数，根据计及越限时间计算保护动作概率；S3：通过风电场运行维护数据和SCADA数据对风电机组的停运次数和停运时刻风速进行统计，建立风速相依的风电机组统计停运模型；S4：结合停运统计信息和状态参数越限信息，计算风电机组短期停运概率，进行可靠性预测。
关 键 词：
法律状态：生效
IPC专利分类号：G06Q50/06(2012.01)I;H02J3/00(2006.01)I