【摘 要】
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风电机组叶片结冰影响叶片的气动特性，降低机组的输出功率并形成安全隐患。及时、准确判定叶片结冰，有利于提高风电机组运行可靠性和做出运维应对决策。文章通过分析风电能效指标变化特性、部件振动特性、测风仪测值波动特性，选取与叶片结冰相关的SCADA中耦合变量，利用SVR回归算法挖掘耦合参数的历史样本特征值，构建叶片结冰辨识模型。现场数据验证表明，基于SCADA实时数据分析与设备监测结果完全一致，判定准确。
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2017YFE0109000）；
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风电机组叶片结冰影响叶片的气动特性，降低机组的输出功率并形成安全隐患。及时、准确判定叶片结冰，有利于提高风电机组运行可靠性和做出运维应对决策。文章通过分析风电能效指标变化特性、部件振动特性、测风仪测值波动特性，选取与叶片结冰相关的SCADA中耦合变量，利用SVR回归算法挖掘耦合参数的历史样本特征值，构建叶片结冰辨识模型。现场数据验证表明，基于SCADA实时数据分析与设备监测结果完全一致，判定准确。模型只通过对实时数据分析判断，无需额外增设硬件，具有较好的实用价值。
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