国家自然科学基金资助项目(51475160;51205123);湖南省教育厅科研优秀青年项目资助(15B084)
风电机组状态识别对于风电机组安全可靠经济运行具有重要现实意义.从风电机组能量转换分析出发,提出和分析了4种基于风速与输出功率关系的风电机组运行状态健康指标的物理力学内涵和计算方法;然后,以2 MW风电机组SCADA数据为基础,对比分析4种健康指标的识别性能,结果表明:基于欧式距离的风电机组运行状态健康指标的识别性能最佳.这为风电机组实时在线运行状态识别提供了一种新途径.
万恒正,刘德顺*,张帆,肖小聪,李林鑫.基于风速与功率关系的风电机组 运行状态健康指标[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2018,33(3):74-79