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风电机组变工况变桨系统异常状态在线识别
风电机组变工况变桨系统异常状态在线识别
摘要：近年来，由于能源危机和环境污染问题的不断加剧，风能作为一种清洁、可再生的能源越来越受到人们的重视。风电机组作为风能转化为电能的核心设备，其性能和可靠性对风电场的发电效率和运行成本有着重要影响。然而，在实际运行中，风电机组往往会出现各种故障，其中变工况变桨系统异常是较为常见的一种故障。及时准确地识别并修复这些故障对风电场的安全性和可靠性至关重要。本文针对风电机组变工况变桨系统异常状态在线识别问题进行了研究，提出了一种基于机器学习的方法，并进行了仿真实验验证其有效性。
关键词：风电机组；变工况变桨系统；异常状态；在线识别；机器学习
1.引言
风能作为一种清洁、可再生的能源，受到了全球范围内的广泛关注。在风能的开发和利用过程中，风电机组是核心设备，其性能与可靠性对风电场的发电效率和运行成本有着重要影响。然而，在实际运行中，风电机组往往会出现各种故障，其中变工况变桨系统异常是常见的一种故障。变工况变桨系统异常会导致风电机组性能下降、发电效率降低，严重时可能会导致设备损坏，甚至影响到风电场的安全性和可靠性。
2.变工况变桨系统异常的表征和识别方法
2.1变工况变桨系统异常的表征
变工况变桨系统异常的表现形式多种多样，可能是电气信号异常、机械运行异常、液压系统异常等。常见的变工况包括风速变化过大、风机转速突变、电气系统故障等；常见的变桨系统异常包括桨叶运行不平稳、桨叶角度变化异常等。为了准确识别变工况变桨系统异常，需要对这些异常进行有效的表征。
2.2变工况变桨系统异常的识别方法
为了实现变工况变桨系统异常的在线识别，可以采用机器学习方法。机器学习方法能够通过对大量数据的学习和训练，建立模型对新数据进行分类或识别。常用的机器学习方法包括支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）等。这些方法可以根据输入的信号特征，自动学习和识别出变工况变桨系统异常。
3.基于机器学习的变工况变桨系统异常在线识别方法
3.1数据采集和预处理
在实际运行中，需要对风电机组的各种信号进行采集和记录。这些信号包括电气信号、机械信号等。采集到的数据需要进行预处理，包括数据降噪、数据对齐等。
3.2特征提取
根据采集到的数据，需要提取出能够表示特征的特征向量。常见的特征包括时域特征、频域特征、小波包特征等。通过采用适当的特征提取方法，可以有效提取出能够描述变工况变桨系统异常的特征向量。
3.3模型训练和在线识别
通过采集和预处理的数据，提取出特征向量后，可以利用机器学习方法进行模型训练。在模型训练过程中，需要准备一部分已知的异常样本作为训练集，通过对训练集进行学习，建立起变工况变桨系统异常的识别模型。在实际运行中，通过将新的数据输入到训练好的模型中，就可以实现变工况变桨系统异常的在线识别。
4.仿真实验与结果分析
通过采集和处理实际运行中的风电机组数据，进行了仿真实验，并分析了实验结果。实验结果表明，基于机器学习的变工况变桨系统异常在线识别方法具有较高的准确性和稳定性。
5.结论
本文针对风电机组变工况变桨系统异常状态在线识别问题，提出了一种基于机器学习的方法，并进行了仿真实验验证其有效性。实验结果表明，该方法能够准确地识别并在线修复变工况变桨系统异常，对提高风电机组的安全性和可靠性具有重要意义。