基于Relief算法的風電機組故障特征參數提取方法

摘要：隨著風電技術的快速發展,風電裝機容量快速增長,風機SCADA系統監測的數據也越來越全面。風電機組部件故障與運行環境密切相關,可通過重點關注風電場中工況惡劣的風機來提高整體可用率。文章提出一種基于Relief算法從風電機組SCADA數據中提取故障特征參數的方法,根據SCADA歷史數據和風機故障記錄,利用Relief算法篩選出與風機部件故障相關度高的故障特征參數,作為判斷風機運行工況和故障率的特征量。采用實際風電場的SCADA數據,以變槳故障和偏航故障為例進行計算,驗證了本方法的有效性。