基于自适应人工智能AI算法的风机传动链健康预警软件和应用

谭振国; 刘旭东

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2024.06.012

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基于自适应人工智能AI算法的风机传动链健康预警软件和应用

更新时间：2026-07-27

- 基于自适应人工智能AI算法的风机传动链健康预警软件和应用
- Vol. 47, Issue 6, Pages: 40-43(2024)
- 作者机构：
  
  五凌电力有限公司新能源分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2024.06.012
  CLC： TM315;TP18
- Published：2024
- 稿件说明：
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谭振国, 刘旭东. 基于自适应人工智能AI算法的风机传动链健康预警软件和应用[J]. 2024, 47(6): 40-43.
DOI：

谭振国, 刘旭东. 基于自适应人工智能AI算法的风机传动链健康预警软件和应用[J]. 2024, 47(6): 40-43. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2024.06.012.

摘要

旨在解决风力发电行业面临的风机传动链部件故障带来的运营和维护挑战。基于模型的方法和基于数据驱动的方法，采用自适应人工智能算法，结合设备模型和故障样本数据，实现对风机传动链部件故障的预警模型识别。通过分析风机历史运行数据，运用高斯混合模型原理和数据预处理模块清洗和处理数据，构建针对风机传动链的故障特征指标，利用机器学习方法训练模型，实现故障预警。同时，建立邻近风机选取方法和温度比较模型，对比实现故障报警，提高风电场运维效率，节约维护成本，取得了显著的经济效益。可进一步推广至更多新能源场站，与生产管理系统结合使用，提升综合管理水平，进一步优化预警效果，为风力发电行业的安全性和经济性提供更好的保障。

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关键词

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张光.基于温度量的风电机组传动链状态评估与预测[D].华北电力大学(北京),2018(04).

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