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1、硕士学位论文硕士学位论文风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究Research on Non-parameter Model Condition Monitoring of Wind Power Unit2012 年年 12 月月国内图书分类号：TM614 学校代码：10079国际图书分类号：621.3 密级：公开 工学硕士学位论文风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究硕士研究生：导 师 ：申请学位：工学硕士学科：控制科学与工程专业：检测技术与自动化装置所 在 学 院：控制与计算机学院答 辩 日 期：2013 年 3 月授予学位单位 ：华北电力大学Classified Index: T
2、M614 U.D.C: 621.3 Dissertation for the Master Degree in EngineeringResearch on Non-parameter Model Condition Monitoring of Wind Power UnitCandidate：Supervisor：ProfAcademic Degree Applied for：Master of EngineeringSpeciality：Detection technology and automation equipmentSchool：School of Control and Com
3、puter EngineeringDate of Defence：March， 2013Degree-Conferring-Institution：North China Electric Power University华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究 ，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：
4、 日期： 年 月 日华北电力大学硕士学位论文使用授权书风力发电机组非参数模型状态监测关键问题研究 系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于(请在以上相应方框内打“”)：保密，在 年解密后适用
5、本授权书不保密作者签名： 日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日华北电力大学硕士学位论文I摘 要风力发电作为一种清洁的可再生能源利用方式，近年来在世界范围内获得了飞速的发展，其中风力发电机组大型设备状态监测成为风电研究领域的重要组成部分。本文在近几年国内外关于风电机组状态监测研究成果的基础上，针对风力发电机组控制、风力发电机组的运行以及风电机组仿真的需要，展开对状态监测关键问题的研究，主要工作内容和创新成果如下:1. 详细分析了风力发电机组状态监测的现状，提出基于非参数建模状态监测方法的两个关键问题：输入变量集选取及残差处理。2. 由于在建立机组各部件重要测量参数的预测模型时，该测量
6、参数预测模型的输入变量集的确定，是建立其准确模型的关键，因此，预测模型输入变量集的确定是影响预测模型精度的重要因素。本文详细分析了变量集之间的相关关系及判断变量参数相关关系的方法，建立风电机组齿轮箱温度的 IPSO-BP 状态监测模型，并依据相关关系定量分析的结果来选取 IPSO-BP 模型的输入变量集，通过对比分析残差结果，总结出非参数模型输入样本集选取的方法。3. 在风力发电机组非参数预测模型的残差统计方法中，合适的滑动窗口能够消除由于测量误差，机组启停等偶然因素造成的孤立的较大残差的影响。本文详细分析了双滑动窗口残差统计的方法及原理，指出了双滑动窗口具有能够抑制孤立异常残差的作用，并利用
7、 IPSO-BP 预测模型加以验证。关键词：状态检测、相关性分析、残差统计方法、双滑动窗口、IPSO-BP 模型华北电力大学硕士学位论文IIAbstractAs a clean and renewable utilize way, the wind power has been developed worldwide in recent years, and the condition monitoring of the large equipment of the wind power units has become the important part. On the bases of
8、the research achievement of condition monitoring on the wind power units in recent years, this article aims at the requirements on the control, operation and the simulation of the wind power unit, and research on the main issues of condition monitoring, the main content of work and the innovate achi
9、evement are as follows: 1.It analysis the current situation of the condition monitoring on the wind power unit in details, and come up with two issues in the field of condition monitoring, one is regarding the selection of input variable and another one is regarding the dispose of residual. 2. The k
10、ey point of establishing accuracy model is determined by the measure parameter of input variable sets when the forecase models of the main measure parameters of each component is established. The article analysis the judge method and the relative relationship among the variable sets, establish the I
11、PSO-BP condition monitoring model regarding the temperature of bearings of wind power units. It will selected the input variable sets of the IPSO-BP models according to the analysis results of the relative relationships, and it will refine the selection ways of non-parameter model input samples in c
12、ontrast to the results of residual. 3.In the statistical methods of residual regarding non-parameter forecase models of the wind power units, the suitable of the slipping windows can eliminate the impacts caused by measure errors and occasional reasons, for example the shut down of the units. The ar
13、ticle analysis the mothed and principle of the duplex slipping windows in details, it indicates the suppression fuction on the abnormal residual by using the duplex slipping windows, then, confirms it by using the IPSO-BP forcase models.Keywords: condition monitoring, relativity analysis, statistical methods of residual, double slipping windows, IPSO-BP models 华北电力大学硕士学位论文I目 录摘摘 要要.IABSTRACT.II目目 录录 .I第第 1 章章 绪绪 论论.11.1 本文研究的目的和意义.11.2 风力发电机组状态监测的研究.21.2.1 风力发电机组状态监测的必要性.
