【摘 要】
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为有效抑制风电机组随运行年限持续增长的故障率,提升机组可靠性,提出了一种基于电力大数据的风电机组状态评估方法。该方法利用风电机组监控与数据采集系统（SCADA）和状态监测系统（CMS）数据,提取多种故障信息特征参数集,并进行融合分析,实现机组的状态评估及故障预测。使用该方法对样本电场月度运行数据进行模拟分析,验证了基于电力大数据的风电机组状态评估方法的可行性。
【机 构】
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中广核新能源投资(深圳)有限公司云南分公司
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为有效抑制风电机组随运行年限持续增长的故障率,提升机组可靠性,提出了一种基于电力大数据的风电机组状态评估方法。该方法利用风电机组监控与数据采集系统（SCADA）和状态监测系统（CMS）数据,提取多种故障信息特征参数集,并进行融合分析,实现机组的状态评估及故障预测。使用该方法对样本电场月度运行数据进行模拟分析,验证了基于电力大数据的风电机组状态评估方法的可行性。
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