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基于现有风电远控系统采集数据的大数据分析及应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景及意义第10-13页
        1.1.1 风力发电发展现状第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-18页
        1.2.1 风电大数据采集技术背景第13页
        1.2.2 风电大数据分析的技术现状第13-16页
        1.2.3 风电机组性能评估及故障检测技术第16-18页
    1.3 论文研究内容第18-19页
第2章 风电机组基本原理及结构第19-29页
    2.1 风力发电机组原理介绍第19-21页
        2.1.1 风力发电机组原理第19-20页
        2.1.2 风电机组的特点第20-21页
    2.2 风电机组主要结构第21-27页
        2.2.1 风轮第21-22页
        2.2.2 主传动链第22-24页
        2.2.3 机舱和偏航系统第24-25页
        2.2.4 塔架和基础第25-27页
    2.3 风电场SCADA系统第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 基于监控数据的设备基本性能评估第29-37页
    3.1 风况特性分析第29-32页
        3.1.1 风速的时间特性第29-30页
        3.1.2 风向的季节变化特性第30-31页
        3.1.3 风速的湍流特性第31-32页
    3.2 风电机组的综合性能分析第32-35页
        3.2.1 功率特性第32-33页
        3.2.2 风能吸收特性第33-34页
        3.2.3 风轮的转矩和推力特性第34-35页
    3.3 宏观可靠性分析第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 基于风电运维数据的故障统计分析第37-43页
    4.1 概述第37页
    4.2 我国风电场的故障统计分析第37-40页
        4.2.1 总故障数据统计第38-39页
        4.2.2 子系统故障分布情况第39-40页
    4.3 风电机组的典型故障第40-42页
        4.3.1 风轮及变桨系统第40页
        4.3.2 主传动链第40-42页
        4.3.3 偏航系统及机舱第42页
    4.4 本章小结第42-43页
第5章 基于SCADA数据的风电机组状态评估第43-54页
    5.1 概述第43-44页
        5.1.1 相关性分析第43页
        5.1.2 自相关分析及其应用第43-44页
        5.1.3 互相关分析及其应用第44页
    5.2 机舱振动监测第44-46页
        5.2.1 机舱振动的变化趋势分析第44-45页
        5.2.2 机舱振动的相关性分析第45-46页
    5.3 塔架振动监测第46-47页
    5.4 齿轮箱温度监测第47-51页
        5.4.1 齿轮箱温度趋势分析第47-49页
        5.4.2 齿轮箱超温情况统计第49-51页
    5.5 其他性能参数相关性分析第51-52页
        5.5.1 桨距角的相关性分析第51页
        5.5.2 风轮转速的相关性分析第51-52页
        5.5.3 发电机转矩与转速的相关性分析第52页
    5.6 相关系数第52-53页
    5.7 本章小结第53-54页
第6章 风电机组CMS系统振动数据分析第54-87页
    6.1 运行监控SCADA数据的特征分析第54-60页
    6.2 SCADA数据与CMS数据对比分析第60-63页
    6.3 CMS数据分析第63-86页
        6.3.1 振动特征值第64-66页
        6.3.2 振动瞬时波形分析第66-68页
        6.3.3 振动通频频谱分析第68-70页
        6.3.4 振动频谱瀑布图第70-79页
        6.3.5 振动倒频谱分析第79-86页
    6.4 本章小结第86-87页
第7章 结论与展望第87-90页
    7.1 结论第87-89页
    7.2 研究展望第89-90页
参考文献第90-93页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第93-94页
致谢第94-95页
作者简介第95页

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