风电领域齿轮箱故障预警技术:时空自适应聚类与相似性分析
2025-02-09 14:44
No.1338158741178294272
技术概要
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本技术方案涉及一种风电领域内的齿轮箱故障预警技术,通过时空自适应聚类与相似性分析实现预警。该方法包括收集气象信息及风电机组运行状态数据,并对这些数据进行深入分析,以预测齿轮箱可能出现的故障,提高风电系统的可靠性和安全性。
背景技术
随着国家“碳达峰”和“碳中和”目标的提出,风力发电近年来得到了大规模的开发和利用。据统计在风电机组的生命周期内,陆上机组的运行和维护成本能占到总发电收入的15%-20%,而海上风电机组的这一比例则高达25%-30%。为了保障风电机组的长期稳定运行,关键在于开发高精度的风电机组状态检测系统。而齿轮箱作为风电机组的核心部件,对齿轮箱异常进行检测和预警是保障风电机组健康稳定运行的重要组成部分。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
顾波  杜浩然  袁赛博  崔淑芳  言娟  李晓慧  王伟  周敏  宁晶  侯进  徐羿  严梦晓  杨泽昆  程磊磊  孙臣
技术所属: 华北水利水电大学  河南九域腾龙信息工程有限公司  河南九域博慧方舟咨询发展有限公司  华电河南新能源发电有限公司
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