韦古强杜冠洲凌俊斌
(1.都城伟业集团有限公司,北京 100020;2.国网江苏省电力公司经济技术研究院,江苏 南京 210008)
基于随机森林算法的风电机组故障智能诊断预警模型
韦古强1杜冠洲1凌俊斌2
(1.都城伟业集团有限公司,北京 100020;2.国网江苏省电力公司经济技术研究院,江苏 南京 210008)
文章针对清洁能源企业中风电机组频发问题,在行业内风电机组常见故障以及故障诊断技术进行分析的基础上,对某集团风电机组企业进行实地调研,获取影响故障发生的关键因素,构建故障识别指标体系,采用随机森林算法构建了风电机组故障智能诊断预警模型。
随机森林算法;风电机组;故障诊断;预警模型;故障识别指标体系
风力发电作为新能源产业技术之一,其不污染环境、不消耗化石燃料的特点,在当今世界大力发展保护环境和走可持续发展道路的强大背景之下,已得到社会各方面的全面认可,在过去的几年里,风力发电年增长率都保持稳定上升的势头,已然成为世界公认的增长最快的可再生能源。在我国,大部分风力发电机组主要安装在西部偏远、沿海等风能充足地区,由于自然环境和负荷不稳定等因素,使得风电机组运行故障频出,而机组故障会直接影响风力发电的安全性和经济性。为了实现风力发电的长期稳定发展和提高自身的能源竞争力,就必须实现对风力发电机组故障的提早预判和快速诊断,提高发机组效率,实现企业的经济利益最大化。……