变桨故障是风电机组重要的停机故障之一,对变桨系统进行故障预测并提高预测精度,是风电开发的关键技术,不但保证电网安全运行而且减少运维成本.分析处理SCADA系统数据,提取相关联参数,即输出功率、风速、桨距角和转子转速.采用BP神经网络对系统进行模型训练,考虑到风电机组参数具有波动性、不确定性等,同时采用小波BP神经网络进行模型训练.建立变桨故障预测模型,预测未来15 d的变桨系统运行情况,用于制定合理的运维方案.通过MATLAB系统仿真研究,对比分析了预测模型性能指标、误差指标和输出数据图形,小波BP神经网络训练预测模型诊断精度比BP神经网络提高了17%,可信率提高了18%,诊断能力提高了15.4%,诊断误报率降低了17%.
风电机组 变桨系统 故障预测 BP神经网络 小波BP神经网络