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文档摘要

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摘要

摘要：风电机主轴转速预测在风电机机组控制、机组故障监控和预警等方面起到重要作用。风速的特性和风电机组的强非线性，导致主轴转速难以精准建模，主轴转速故障难以精准检出，因此机组运行存在隐患，导致灾变，从而导致产生高额的运行和维护成本，制约着风电的发展。本课题针对短时间内对主轴转速的预测提出了一个基于LSTM网络的预测模型，从而检测监控机组当前的健康状态。当神经网络输出的是机组正常时候的值，则此时机组工作状态正常，如果测量值与神经网络输出偏差超过阈值，则判定机组故障。与传统的风电机机组故障诊断和机组状态监控相比，其最大的不同点在于，该方案是以深度学习为基础，对主轴转速进行预测建模，并且其输入信