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大功率并网风电机组状态监测与故障诊断研究综述
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李洋
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重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

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梁媛媛
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重庆科凯前卫风电设备有限责任公司 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

欧阳海黎
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中船重工(重庆)海装风电设备有限公司 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

兰涌森
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中船重工(重庆)海装风电设备有限公司 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
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[1] 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
[2] 重庆科凯前卫风电设备有限责任公司
[3] 中船重工(重庆)海装风电设备有限公司
来源:
关键词:
风电机组;
状态监测;
故障诊断;
状态评估;
多参数融合;
故障预测;
风电;
故障分析;
D O I:
10.16081/j.issn.1006-6047.2016.01.002
中图分类号:
TM614 [风能发电];
学科分类号:
0807 ;
摘要:
状态监测与故障诊断技术是降低大功率并网风电机组的故障率和其运维费用的有效手段之一。对风电机组状态评估和故障预测进行综述。首先,在分析国内外风电机组故障统计情况的基础上,提出状态监测需要关注的风电机组关键部件;其次,综述风电机组整机综合状态评估和故障预测研究现状;然后,重点评述和分析风电机组关键部件的状态监测与故障诊断方法;最后,提出大功率并网风电机组状态监测与故障诊断的研究要点及趋势。
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杨超
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曹海斌
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室

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顾煜炯
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沈阳工业大学机械工程学院 沈阳工业大学机械工程学院

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辽宁省振动噪声控制技术工程研究中心 沈阳工业大学机械工程学院

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