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基于大数据的风电设备远程故障监测与诊断系统研究

论文摘要

文章通过风电设备远程监测与故障诊断平台建设实践,从系统功能、平台建设、故障分析等层面,论述了如何基于大数据实现对风机故障预诊断,提升风力发电机组监控与管理水平。通过对机组运行状态的实时在线监测,利用系统内智能数据报警策略准确筛选机组异常,借助于人工智能分析诊断系统和远程专家的综合分析评价,滚动预测故障未来的发展趋势,帮助用户优化风机维护检修工作,减少停机损失,降低维护成本,提高风机利用率。在集控中心预检测平台建立大数据存储、处理、分析、诊断服务器,收集风场各项数据后与专业厂家存储的数据资源整合,建立各种类型风机故障模型,集控中心培训诊断分析师可通过对比找出故障曲线特点和规律,对实时数据经诊断分析后提出整改措施,提前预防风机故障的扩大,开发相关监视及报警系统,联合风机传统监控系统提高监控中心的设备管理能力。

论文目录

  • 1研究背景
  • 2研究内容
  •   2.1研究的关键和难点:
  •   2.2研究内容
  •     2.2.1系统设计原则
  •     2.2.2系统功能
  •     2.2.3软件平台
  •     2.2.4风机组状态监测系统
  •     2.2.5系统网络与硬件平台
  • 3研究成果
  • 4结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵晓明,孙希德

    关键词: 发电,生产管控,信息化,建设

    来源: 电力大数据 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 吉林电力股份有限公司

    分类号: TM614;TP311.13

    DOI: 10.19317/j.cnki.1008-083x.2019.04.004

    页码: 22-29

    总页数: 8

    文件大小: 1250K

    下载量: 234

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/d05a5137b85b82b0a9434cf6.html