【摘 要】
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针对风电机组叶片结冰故障无法精确预测的问题,提出基于数据挖掘的故障诊断方法。该方法首先采用特征筛选算法从SCADA高维数据种提取故障模式最相关的特征,然后结合类别不平
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505225);江苏省自然科学基金资助项目(BK20131350);江苏省六大人才高峰资助项目(ZBZZ-045);中央高校基本科研业务费专项(30915011324)
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针对风电机组叶片结冰故障无法精确预测的问题,提出基于数据挖掘的故障诊断方法。该方法首先采用特征筛选算法从SCADA高维数据种提取故障模式最相关的特征,然后结合类别不平衡学习算法处理高度不平衡的SCADA数据集,最后利用四种分类算法建立风电机组叶片结冰故障诊断模型。结果表明,基于随机森林算法的故障诊断模型具有最好的诊断性能和泛化性能,该方法能够实现风电机组叶片结冰故障的有效诊断,对风电机组的维护具有参考指导意义。
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