基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測研究

ID:5387664

大小:270.16 KB

頁數(shù):4頁

時(shí)間:2017-12-08

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測研究_第1頁
基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測研究_第2頁
基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測研究_第3頁
基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測研究_第4頁
資源描述:

《基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測研究》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、2012年1O月吉林電力Oct.2012第4O卷第5期(總第222期)JilinElectricPowerVo1.40No.5(Ser.No.222)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測研究WindTurbineGeneratorConditionMonitoringBasedonBP宋谷月,王濱,劉博睿。(1.東北電力大學(xué),吉林吉林132012;2.四平供電公司,吉林四平136000;3.元寶山發(fā)電有限責(zé)任公司,內(nèi)蒙古赤峰024070)摘要:采用溫度趨勢分析的方法監(jiān)測風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài);使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立發(fā)電機(jī)正常工作狀態(tài)下的溫度模型并用其進(jìn)行溫度預(yù)

2、測;合理選擇訓(xùn)練樣本,使BP模型覆蓋發(fā)電機(jī)的正常工作空間;當(dāng)發(fā)電機(jī)工作異常時(shí),其動態(tài)特性偏離正常工作空間,導(dǎo)致BP網(wǎng)絡(luò)溫度模型預(yù)測殘差的分布特性發(fā)生變化;當(dāng)殘差超過預(yù)先設(shè)定的閾值時(shí),發(fā)出報(bào)警信息,提示運(yùn)行人員檢查設(shè)備狀態(tài)。關(guān)鍵詞:狀態(tài)監(jiān)測;發(fā)電機(jī);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);殘差A(yù)bstract:Temperaturetrendanalysisisaneffectivemethodtomonitorthewindturbinegeneratorcondition.BPneuralnetworkhasbeenusedtoconstructtemperaturemodelofgene

3、ratorundernormalconditionsandappliedfortemperatureforecasting.BPmodelcouldcoverthenormalworkspaceofgeneratorbasedonreasonableselectingtrainingsamples.Whenthegeneratorworksabnormally,itsdynamiccharacteristicdeviatesfromthenormalworkingspace,whichmaycausethechangeofdistributioncharacteri

4、sticoftheforecastedresidualbyBPnetworkmode1.Whentheresidualexceedsapredefinedthreshold,alarmwillbetriggeredtoremindtheoperatortocheckthegeneratorcondition.Keywords:conditionmonitoring;generator;backpropagation(BP)neuralnetwork;residuals中圈分類號:TM6l4文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1009—5306(2012)O5—0029—04風(fēng)電

5、機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是采用多種方法和手機(jī)的溫度。采用滑動窗口統(tǒng)計(jì)方法分析了模型的預(yù)段對機(jī)組的重要部件(葉輪、齒輪箱、發(fā)電機(jī)等)進(jìn)行測輸出和發(fā)電機(jī)實(shí)際溫度之間的殘差。當(dāng)發(fā)電機(jī)運(yùn)在線監(jiān)測和分析,評估其運(yùn)行狀態(tài),盡早發(fā)現(xiàn)故障征行異常時(shí),其溫度殘差的統(tǒng)計(jì)特性會發(fā)生較大的改兆,避免和減輕嚴(yán)重的設(shè)備損壞,確定合理的維護(hù)時(shí)變,從而達(dá)到故障的早期監(jiān)測和診斷。問和方案,從而達(dá)到大幅降低維護(hù)成本的目的。文獻(xiàn)[1]對近年來的風(fēng)電機(jī)組不同部分的狀態(tài)1風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)SCADA監(jiān)測參數(shù)監(jiān)測方法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和綜述。文獻(xiàn)[23采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對發(fā)電機(jī)齒輪箱溫度和發(fā)電機(jī)溫度進(jìn)本文研究的風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)

6、的額定功率P一行建模并預(yù)測,采用多Agent方法對不同部件的診1500kW,額定電壓U一690V,額定電流I一斷結(jié)果進(jìn)行綜合分析,給出機(jī)組整體的運(yùn)行狀態(tài)。文1340A。切入風(fēng)速為3m/s,額定風(fēng)速為12m/s。發(fā)獻(xiàn)[3]采用多層感知機(jī)建立了齒輪箱軸承溫度模型、潤滑油溫度模型,當(dāng)齒輪箱溫度實(shí)際測量值與模型電機(jī)采用空氣冷卻形式。冷卻器由很多銅制無縫管預(yù)測值偏差大時(shí),發(fā)出齒輪箱故障報(bào)警信息。本文的和強(qiáng)制通風(fēng)機(jī)組成,置于整個(gè)機(jī)組的頂部(見圖1)。研究內(nèi)容為風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)的溫度趨勢狀態(tài)監(jiān)測。發(fā)電機(jī)內(nèi)部熱空氣在兩端軸流風(fēng)扇的驅(qū)使下,形成首先整理和分析了某1.5MW機(jī)組的SCAD

7、A(數(shù)左右兩個(gè)冷卻回路,機(jī)內(nèi)熱風(fēng)經(jīng)冷卻器冷卻后再送據(jù)采集與監(jiān)控)系統(tǒng)數(shù)據(jù),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建人發(fā)電機(jī)定轉(zhuǎn)子中冷卻,從而實(shí)現(xiàn)閉式循環(huán)。機(jī)組采立了發(fā)電機(jī)的溫度模型,并利用該模型預(yù)測了發(fā)電用2支預(yù)埋式的Ptl00熱電阻測量定子繞組溫度,收稿日期:2012—07—21作者簡介:宋谷月(1987一),女,碩士研究生,研究方向?yàn)殡姎夤こ碳捌渥詣踊??!?9·2012年l0月Oct.2012第4O卷第5期(總第222期)Vo1.40No.5(Ser.No.222)采用1支Ptl00熱電阻測量冷卻空氣溫度。有連接,相鄰層的神經(jīng)元通過權(quán)實(shí)現(xiàn)全連接。BP算法實(shí)際是前向式多層網(wǎng)絡(luò)的

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動畫的文件,查看預(yù)覽時(shí)可能會顯示錯(cuò)亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫負(fù)責(zé)整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權(quán)有爭議請及時(shí)聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細(xì)閱讀文檔內(nèi)容,確認(rèn)文檔內(nèi)容符合您的需求后進(jìn)行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時(shí)可能由于網(wǎng)絡(luò)波動等原因無法下載或下載錯(cuò)誤,付費(fèi)完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。
关闭