神经网络在风力发电机组状态监测中的应用研究

"基于神经网络的风力发电机组状态监测的研究" 这篇工学硕士学位论文主要探讨了使用神经网络技术对风力发电机组进行状态监测的研究。风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其运行状态的监测对于提高发电效率、保障设备安全和减少维护成本至关重要。论文的作者宋谷月在东北电力大学完成了这项研究，指导教师是李少华教授，副导师是李明德教授。 神经网络作为一种强大的机器学习模型，能够模拟人脑神经元的工作原理，通过对大量数据的学习和训练，实现模式识别和预测功能。在风力发电机组的状态监测中，神经网络可以被用来分析和识别设备的运行数据，如风速、叶片角度、发电机转速等，从而判断机组是否存在异常或潜在故障。 论文可能涵盖了以下几个方面的内容： 1. 风力发电机组状态监测的重要性：详细介绍了风力发电机组的结构和工作原理，强调了实时监测对预防故障、延长设备寿命的重要性。 2. 神经网络理论基础：深入阐述了神经网络的基本概念，包括前馈神经网络、反向传播网络、自适应学习率等，并讨论了它们在状态监测中的应用潜力。 3. 数据采集与预处理：讨论了如何从风力发电机组中收集数据，以及如何进行数据清洗和预处理，以确保输入神经网络的数据质量。 4. 神经网络模型构建：详细描述了建立状态监测神经网络的过程，包括网络结构设计、权重初始化、训练算法选择以及优化策略。 5. 故障诊断与预测：通过实例展示了神经网络如何识别和预警潜在的故障，可能包括振动分析、温度监测、噪声检测等关键指标。 6. 结果验证与性能评估：使用实际运行数据对模型进行验证，对比不同监测方法的效果，分析神经网络模型的准确性和鲁棒性。 7. 论文结论与未来展望：总结了研究的主要发现，提出了神经网络在风力发电机组状态监测领域的应用前景和未来可能的研究方向。 通过这项研究，作者旨在提供一种有效的方法，利用神经网络技术来提升风力发电机组的运行安全性与可靠性，为风电行业的可持续发展贡献力量。