類神經網路在風機預兆式健康管理上的應用研究

詹勳智

doi:10.6342/NTU201603156

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类神经网路在风机预兆式健康管理上的应用研究

Study on the Application of Neural Network in the Prognostic and Health Management of Wind Turbine

詹勳智 , 硕士　　导师：蔡进发　　

繁体中文 DOI： 10.6342/NTU201603156

风力发电机；类神经网路；预兆式诊断及健康管理；健康评估；健康剩余使用寿命； Wind Turbine ； Neural Network ； Prognostics and Health Management ； Health Assessment ； Health Remaining Useful Life

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摘要 │ 参考文献 (24) │ 被引用文献 (1) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

This research proposed a back-propagation neural network algorithm to establish Wind Power Forecasting model and implement the Health Assessment of wind turbine by Health Index which is defined using the error between forecast power and actually power. Based on wind turbine NO.4 in Linkou of Taipower, the system of prognostics and health management was set up with the data collected by the supervisory control and data acquisition(SCADA) system from 2012 to 2015. Then the Elman neural network was used to get the degradation of health index. Finally, health remaining useful life time of the wind turbine was predicted from the SCADA data. The analysis shows that the health remaining useful life time of the wind turbine NO.4 in Linkou of Taipower is about 15 years if the health index is defined as 0.15.
    The health assessment and health remaining useful life time of the wind turbine can be forecasted by the proposed neural network prognostics model and the criteria of health index. The developed prognostics and health management model can be used for wind turbine maintenance.

参考文献 ( 24 ) 〈TOP〉

[3] B. Song and J. Lee, "Framework of designing an adaptive and multi-regime prognostics and health management for wind turbine reliability and efficiency improvement," Framework, vol. 4, pp. 142-149, 2013.
连结：
[4] E. Lapira, D. Brisset, H. Davari, D. Siegel, and J. Lee, "Wind turbine performance assessment using multi-regime modeling approach," Renewable Energy, vol. 45, pp. 86-95, 2012.
连结：
[5] M. Schlechtingen and I. Ferreira Santos, "Comparative analysis of neural network and regression based condition monitoring approaches for wind turbine fault detection," Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 25, pp. 1849-1875, 2011.
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[7] R. Hecht-Nielsen, "Theory of the backpropagation neural network," in Neural Networks, 1989. IJCNN., International Joint Conference on, pp. 593-605, 1989.
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[8] Y. Yan, J. Li, and D. Gao, "Condition Parameter Modeling for Anomaly Detection in Wind Turbines," Energies, vol. 7, pp. 3104-3120, 2014.
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被引用文献 (1) 〈TOP〉

谢佩钧(2017)。相似分群方法在风场风机故障检测的应用研究。国立台湾大学工程科学及海洋工程学系学位论文。2017。1-124。

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