【摘 要】
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目前,关于风电机组性能的研究多集中于某一关键部件,文章针对风电机组整体提出一种性能评估的方法。首先采用支持向量回归(SVR)预测正常状态下的评价指标,并使用果蝇优化算法
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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河北省科技计划项目(17214304D)
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目前,关于风电机组性能的研究多集中于某一关键部件,文章针对风电机组整体提出一种性能评估的方法。首先采用支持向量回归(SVR)预测正常状态下的评价指标,并使用果蝇优化算法(FOA)来寻找其最优参数。为了克服FOA易陷入局部最优的缺点,引入免疫思想增加种群的多样性,并采用自适应搜索步长,提高其收敛精度;然后通过变权思想对预测误差进行组合,得到风电机组偏离正常状态的劣化度,实现对风电机组的性能评估;最后,采用某风电场的数据进行实验分析,验证了文章所提方法的可行性。
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