[发明专利]一种基于SCADA数据的风电机组齿轮箱油温过温故障预警方法

摘要

本发明公开了一种基于SCADA数据的风电机组齿轮箱油温过温故障预警方法，包括离线训练阶段和在线应用阶段，选取机组相关数据集，选择齿轮箱油温作为目标变量，其他变量经Autoencoder模型降维进行特征提取，之后选取SVR作为变量估计模型进行训练，实现对目标变量的实时估计，在线应用阶段中，风电机组实时运行数据集输入至训练完成的SVR模型中，得到目标变量实际运行值与模型估计值的残差序列，使用EWMA进行残差序列超限阈值设置，并设计连续超限的预警判别准则实现齿轮箱油温过温故障的提前感知。本发明能够实现风电机组齿轮箱油温过温故障的提前感知与预警，避免齿轮箱组件异常演变引起的故障停机，减少了停机时间及维护损失，具有较强的理论性与实用性。