【摘 要】
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海上风电机组运行环境复杂多变,对其工况进行分类可以提高机组运行健康状态评价的准确性,为制定合理的运行维护策略提供可靠依据。提出一种基于PSO优化核主元分析（KPCA）的多参
【机 构】
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上海电力学院自动化工程学院,上海东海风力发电有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51507098);上海绿色能源并网工程技术研究中心(13DZ2251900);上海市科委重点科技攻关项目(14DZ1200905);上海市电站自动化技术重点实验室项目(13DZ2273800)~~
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海上风电机组运行环境复杂多变,对其工况进行分类可以提高机组运行健康状态评价的准确性,为制定合理的运行维护策略提供可靠依据。提出一种基于PSO优化核主元分析（KPCA）的多参数工况分类方法。针对核函数参数难以确定的问题,综合考虑类内散度和类间散度构建优化核参数的适应度函数,应用PSO算法对其进行寻优,将优化后的KPCA用于数据的特征提取,在此基础上采用模糊C-均值聚类（FCM）建立分类模型。通过对UCI数据库中的三组实验数据进行分类验证了该方法的有效性。最后,应用该方法对某海上风电场实测数据进行工况分类,并
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