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J-GLOBAL ID：202102226427475270   整理番号：21A0273637

SCADAデータに基づく風車健康情報マイニング【JST・京大機械翻訳】

Wind Turbine Health Information Mining Based on SCADA Data

著者 (3件)： Hou Zhengnan (Southwest Jiaotong University, China) ,  Lv Xiaoxiao (Southwest Jiaotong University, China) ,  Zhuang Shengxian (Southwest Jiaotong University, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CCRIS 2020  ページ： 72-77  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： データ情報マイニングが効率的であるならば,風車の作動状態を得ることができて,故障警報を正確に与えることができた。しかしながら,既存のSCADAデータモニタリング法は,歴史と傾向を考慮していない。風力タービンSCADAデータのためのLSSVRに基づくデータ情報マイニング方法を,本論文で提示した。最初に,出力として出力パワーを有する風力タービンのLSSVRモデルおよび入力として他の30のパラメータを,風力タービン正常条件のSCADAデータを用いて構築した。次に,LSSVRモデルを用いて,出力電力予測と実際の値の残差を得た。最後に,現在の情報を分析することによって,残差から採掘された歴史的情報と傾向情報,風力タービン作業状況を結論して,必要ならば早期警戒を与える。慢性故障と急性故障の両方の事例を通して,提案方法の精度と有効性を検証し,WTの保全コストを提案方法を用いて減らすことができることを意味した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 警報 ,  故障 ,  残差 ,  *風車 ,  保全費 ,  有効性 ,  *SCADAシステム ,  データマイニング
準シソーラス用語： *健康情報 ,  出力電力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データマイニング ,  LSSVR ,  SCADA ,  風車 ,  作業状態監視

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： SCADA ,  風車 ,  健康情報