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随着风力发电机组装机容量的不断增长以及运行时间的增长,机组大型化复杂化已成为发展的趋势,为了能够准确的掌握风电机组的运行状态,提高机组的发电性能及运行可靠性,降低机组运行及维护成本,本文利用风电场多年积累的海量历史运行数据,针对风电机组传动系统提出一种基于数据挖掘的故障预警方法。通过故障预警可以有效减少设备发生故障的次数,避免重大故障的发生,同时提前安排合理的检修计划,有利于提高设备的可靠性,也为实现基于状态的检修奠定基础。风电机组传动系统是风能转换的关键系统,其中齿轮箱是造成机组故障停机时间最多的