风电机组变桨系统故障是目前造成机组停机的第一原因.文章对未来30 min的风电机组变桨故障进行预测,通过分析变桨系统潜在故障,制定维护保养计划;针对兆瓦级风电机组,分析SCADA系统的数据,提取变桨距系统故障特征;从风速、风向、桨距角和电机转速的输入、输出关系出发,应用多元线性回归分析和BP神经网络分别对变桨系统进行模型训练,对比两种算法的预测能力.通过分析故障预测模型性能指标、误差指标和输出数据图形可知,BP神经网络在风电变桨系统中的故障预测效果优于多元线性回归预测.
变桨系统 故障预测 多元线性回归分析 BP神经网络 SCADA系统