潮流能发电系统智能预测维护方法研究

项目名称： 潮流能发电系统智能预测维护方法研究

项目编号： No.51279185

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 水利工程

项目作者： 黎明

作者单位： 中国海洋大学

项目金额： 82万元

中文摘要： 潮流能发电系统是一种很有希望实现规模化运行的可再生能源发电系统。但是由于机组布放在水下，其运行维护复杂、成本高、风险大。若实现规模化运行，必须要研究一种高效率的维护模式，以保障其安全稳定运行。本研究将在深入理解潮流能发电系统特点的基础上，对潮流能发电系统的智能预测性维护方法开展系统的研究，包括：潮流能发电机组预测性维护体系结构、故障预测、预测维护策略以及相应的仿真和试验系统开发。在体系结构方面研究包括监测体系和维护流程优化。在核心算法方面，针对发电机组结构、传动链、电能质量、数据采集系统的预测性维护需求，综合运用了粗糙集、模糊集以及神经元网络理论，设计粗糙-模糊-神经元网络预测维护模型，实现基于数据驱动的故障征兆提取与识别。结合100kW潮流能发电机组的实验数据，对理论方法进行验证，并开发相应的分析测试系统。本研究将为我国潮流能发电装备研发、试验场建设以及大规模运行提供理论和技术支撑。

中文关键词： 潮流能发电机组；故障诊断；可预测性维护；半实物仿真；键合图

英文摘要： The tidal energy power system is a renewable energy system which may be operation in large scale. But the maintenance is very complex and with high cost and risk because of the generator is settled under the sea. In order to keep the safety and stability of the tidal energy power system, it is necessary to develop a more efficient maintenance scheme. Based on the understood of the characters of tidal energy power system, a systematic study on the intelligent predictive maintenance is proposed in this proposal. The main contents include the system architecture, fault forecast, predict maintenance policy and simulation and expriment system for the intelligent predictive maintenance. The monitor system and the optimal maintenance scheme are proposed in the maintenance architecture. The Rough-Fuzzy-Artificial neural network model for predictive maintenance will be proposed and be applied to identify the symptom of fault. The algorithm will be verified with the simulation and the experiments on the real 100kW tidal energy power system. The analysis& test system will also be developed. The research will be the theory and technical foundation for development of the tidal energy power device, the test bench and the large scale operation.

英文关键词： Tidal turbine；Fault diagnosis；Predictive maintenance；Hardware-In-Loop simulation；Bond graph