摘要：發(fā)電機是風(fēng)電機組中的關(guān)鍵部件,然而由于運行環(huán)境惡劣、內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜,發(fā)電機發(fā)生故障的概率較高且維修困難.針對此問題,提出了一種基于SCADA(supervisory control and data acquisition)數(shù)據(jù)的發(fā)電機健康狀況的評估方法.首先結(jié)合專家經(jīng)驗并分析狀態(tài)變量間的相關(guān)性,識別出與發(fā)電機運行狀態(tài)具有較強關(guān)系的變量和冗余變量,在此基礎(chǔ)上進行合理的特征選擇.然后利用歷史多維狀態(tài)信息,采用發(fā)電機健康運行時的數(shù)據(jù)建立基于高斯混合模型(GMM)的健康基準模型.最后設(shè)計一種基于馬氏距離的健康衰退指標(HDI)用于評判發(fā)電機的健康狀況.利用上海電氣某風(fēng)場2016年的SCADA數(shù)據(jù)對本文方法進行驗證,結(jié)果表明,該方法可以準確地跟蹤發(fā)電機運行狀態(tài)的變化過程,起到了很好的故障早期識別作用且具有普適性.