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J-GLOBAL ID：201802239784110392   整理番号：18A0646859

情報不確実性による風力タービンの健康状態のリアルタイム評価方法【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Real-time Health Condition for Wind Turbines Considering Information Uncertainty

著者 (4件)： Li Gang (華北電力大学控制与計算机工程学院,河北省保定市,071003) ,  Zhang Jianfu (華北電力大学控制与計算机工程学院,河北省保定市,071003) ,  Wen Fushuan (浙江大学電气工程学院,浙江省杭州市310027;文莱科技大学電机与電子工程系,斯里巴加湾BE1410,文莱) ,  Song Yu (華北電力大学控制与計算机工程学院,河北省保定市,071003)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 41  号： 18  ページ： 111-117  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 運転条件の同定は,風力発電装置の状態監視と健康管理の重要な部分として,不確実性情報と高速実時間データストリームの影響を受けるため,健康状態評価は効果的に実施することが難しい。この背景において,Sparkフロー処理に基づく健康状態のリアルタイム評価法を提案した。最初に,大規模データ解析技術を用いて,風力タービンの運転条件の空間分割を実現した。次に,風力発電装置の監視情報の不確実性を考慮して,データ収集と監視(SCADA)の歴史的運転データに基づいて,GaussモデルとGauss変換に基づく健康状態評価モデルを訓練し,健康指数を風力発電装置の健康状態評価の指標として用いた。最後に,この評価法を中国北部のウインドファームの1.5MW風車の故障前の健康状態の評価に適用した。数値例により,本方法は,風力タービンの健全状態の変化傾向を監視することができ,そして,故障の早期警戒を,予備的に実現した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SCADAシステム ,  故障 ,  *風車 ,  ウインドファーム ,  データ収集 ,  健康管理 ,  Gauss模型 ,  *不確実性
準シソーラス用語： *健康 ,  データストリーム ,  状態監視 ,  風力発電機 ,  運転条件 ,  *実時間 ,  *健康状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： wind turbine ,  prognostics and health management (PHM) ,  Spark streaming ,  Gaussian cloud transformation ,  Gaussian cloud model

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  風力タービン ,  健康状態 ,  リアルタイム ,  評価方法