基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)電場(chǎng)故障預(yù)警.pdf

1、傳統(tǒng)的風(fēng)機(jī)故障預(yù)警一般通過設(shè)定單一變量的恒定預(yù)警閾值來實(shí)現(xiàn)，但在實(shí)際復(fù)雜工況下，這種方法易導(dǎo)致故障誤報(bào)、不報(bào)或預(yù)留排查時(shí)間不足。在不同的環(huán)境溫度下，風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀況不完全相同，并網(wǎng)發(fā)電量、并網(wǎng)功率、各部件溫度也不盡相同，僅依靠恒定預(yù)警值無法滿足復(fù)雜多變的工況下的預(yù)警要求。針對(duì)此問題，本文提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)機(jī)群落中異常風(fēng)機(jī)的識(shí)別和故障預(yù)警方法。
　　通過對(duì)河北赤沽地區(qū)某大型風(fēng)電場(chǎng)中所有風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀況的研究，并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)SCADA系

2、統(tǒng)中相關(guān)歷史數(shù)據(jù)的整理分析，采用聚類分析的方法對(duì)風(fēng)場(chǎng)中運(yùn)行工況相似的風(fēng)機(jī)進(jìn)行群落劃分。采用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，對(duì)每一個(gè)群落中風(fēng)機(jī)溫度類參數(shù)進(jìn)行箱式分布，依據(jù)箱式圖中離群點(diǎn)的分布特性識(shí)別出群落中表現(xiàn)為離群特性的風(fēng)機(jī)。在此基礎(chǔ)上采用顯著性差異分析方法對(duì)離群風(fēng)機(jī)進(jìn)行異常顯著性判斷，識(shí)別出異常運(yùn)行的離群風(fēng)機(jī)。為排除偶然因素造成的干擾，采用滑動(dòng)窗口異常率統(tǒng)計(jì)分析方法消除風(fēng)電機(jī)組奇異點(diǎn)的干擾，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)機(jī)群落中異常風(fēng)機(jī)的識(shí)別。在hadoop大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中采