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基于蚁群优化的风电机组绝缘可靠性灰色预测  
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【英文篇名】 Grey prediction of insulation reliability for wind turbines based on ant colony optimization algorithm
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【作者】 师楠; 周苏荃; 苏勋文; 朱显辉;
【英文作者】 SHI Nan; ZHOU Su-quan; SU Xun-wen; ZHU Xian-hui; School of Electrical Engineering and Automation; Harbin Institute of Technology; Centre for Engineering Training and Basic Experimentation; Heilongjiang University of Science and Technology;
【作者单位】 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院; 黑龙江科技学院工程训练与基础实验中心;
【文献出处】 沈阳工业大学学报 , Journal of Shenyang University of Technology, 编辑部邮箱 2014年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 风力发电机组; 绕组绝缘; 可靠性; 灰色模型; 蚁群优化算法; 威布尔分布; 线性回归; 特征量;
【英文关键词】 wind turbines; winding insulation; reliability; grey model; ant colony optimization algorithm; Weibull distribution; linear regression; characteristic variable;
【摘要】 目前风电机组可靠性分析主要是针对风电机组整体系统,缺乏对关键部件可靠性的深入研究,且需要处理大量数据,增加了可靠性测试的成本和难度,因此,在深入研究绝缘主要故障机理的基础上,将两种基于小样本数据的灰色模型引入到绕组绝缘可靠性预测中.为提高预测精度,以两种灰色模型为基础,以最小偏差平方和为标准提出了基于蚁群算法的绝缘可靠性优化模型.预测结果表明,绝缘可靠性满足威布尔分布.利用实测数据进行验证,两者的符合度较好,证明利用所提模型可以有效缩短可靠性测试周期,降低实验成本.
【英文摘要】 The present reliability analysis of wind turbines mainly focuses on the entire system of wind turbines,while the lack in deep study on key components and requirement in dealing with large amounts of data will increase the reliability testing cost and difficulty. Based on the deep investigation on the main fault mechanisms of insulation,two grey models based on small sample data were introduced into the prediction of winding insulation reliability. To improve the prediction accuracy,the optimization model fo...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(51107015)
【更新日期】 2014-06-12
【分类号】 TM315
【正文快照】 风力发电作为代替传统发电模式的首选代表,在世界范围内得到了广泛应用.为了保证风电系统的可靠运行,很多科研工作者投入了大量的精力对风电系统进行研究[1-2].发电机组作为风电系统的关键设备,其可靠性直接关系到整个电力系统的稳定性,严重时甚至会危及到操作、维护人员的生命

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