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J-GLOBAL ID：201702275328372087   整理番号：17A1645568

SCADAデータに基づく風力タービンの状態監視のための普遍的なモデリングアプローチ【Powered by NICT】

A universal modeling approach for wind turbine condition monitoring based on SCADA data

著者 (5件)： Ren Yan (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, P. R. China) ,  Qu Fuming (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, P. R. China) ,  Liu Jinhai (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, P. R. China) ,  Feng Jian (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, P. R. China) ,  Li Xiaodong (China Gas Turbine Establishment, Aviation home, No.145, Sanxing Road, Youxian District, Mianyang City, Sichuan Province, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DDCLS  ページ： 265-269  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力タービン(WT)予測モデルを構築するための普遍的アプローチを提案した。BPNNを用いてSCADAデータに基づく大規模データ解析の観点から予測モデルを確立することである。最初に,風力タービンの電力品質は,グリッドへの電力供給に影響を及ぼすことができ,従って電力はWTの性能を表すことができる。有効電力をモデルの出力として選択した。他の条件パラメータは,シルエット係数はクラスタ化の基礎として使用されているk-平均法に基づくクラスター化している。第二に,クラス内相関を計算し,各クラスにおける非血縁量はデータの次元を低減するために維持されている。出力に関連した残りの条件パラメータは保持される。大きな条件パラメータは,予測モデルへの入力としていくつかの代表的なパラメータで表すことができる。最後に,WTsの状態を監視するための相対誤差確率分布によれば,この方法は,ウインドファームで広く使用されることができる。提案した方法は,冗長なパラメータを効果的に除去できる,状態監視のために使用する,より直感的かつ迅速にできた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力 ,  *風車 ,  予測モデル ,  *SCADAシステム ,  ウインドファーム ,  電力品質 ,  電力供給 ,  クラスタ化 ,  有効電力 ,  モデル ,  確率分布
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  k-means法 ,  シルエット ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： SCADA ,  風力タービン ,  状態監視 ,  モデリング