基于模糊分区的风电机组变桨系统故障预警识别方法

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摘要

基于模糊分区的风电机组变桨系统故障预警识别方法，基于梯形模糊分区理论，将风力等级分为四个模糊分区，也称模糊集合F，并计算模糊集合F的隶属度函数；将风电场SCADA得到的风速数据按照时间段进行风速等级模糊分区处理，确定各模糊分区处理，确定各模糊分区范围，通过步骤1所述的隶属度函数，得到各个分区的隶属度值，用ε1表示；进行长短型记忆网络深度学习算法分区预测，得到各个分区的预测值，用LSTM_out1表示，然后将各个分区的预测值LSTM_out1乘以该分区的隶属度值ε1，再将所有分区εi*LSTM_outi的值相加，得到本风机启动阶段的变桨轴承轴速预测值。本发明克服了现有技术的不足，能够实时预警变桨机械故障隐患状况，实现提前对设备故障隐患做出相应分析判断。

基本信息

专利标题：

基于模糊分区的风电机组变桨系统故障预警识别方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112733279A

申请号：

CN202010953736.6

公开（公告）日：

2021-04-30

申请日：

2020-09-11

授权号：

CN112733279B

授权日：

2022-05-03

发明人：

曹欣谭建鑫白日欣崔恺苏伟李雪松尚一斐王臻王运方

申请人：

新天绿色能源股份有限公司;河北建投新能源有限公司

申请人地址：

河北省石家庄市裕华西路9号裕园广场A座

代理机构：

上海骁象知识产权代理有限公司

代理人：

赵俊寅

优先权：

CN202010953736.6

主分类号：

G06F30/17

IPC分类号：

G06F30/17 G06F30/27 G06Q10/04 G06N3/04 G06F113/06