针对风电机组齿轮箱运行状态识别困难的问题,基于数据挖掘思想,提出改进的非线性状态估计方法,得到了机组参数与运行状态之间的关联机制;通过因子分析,有效减小样本数据空间,提高了样本数据的解释能力;根据机组实际运行特点,运用滑动窗口与异常率的方法对预测残差进行分析,保证了最终分析结果的准确性与可信性.结合实际案例分析可知,该方法较传统分析方法能够更及时、准确地察觉风电机组齿轮箱异常状态.
风电机组齿轮箱 数据挖掘 非线性状态估计方法 因子分析