【摘 要】
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受复杂多变的运行工况影响,风电机组存在状态监测数据量大、类型多样及复杂多源等特点。风电机组状态监测大数据影响下,现有的异常预测方法存在一定不足。基于此,简单分析了
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受复杂多变的运行工况影响,风电机组存在状态监测数据量大、类型多样及复杂多源等特点。风电机组状态监测大数据影响下,现有的异常预测方法存在一定不足。基于此,简单分析了风电机组异常预测中的大数据分析技术应用,并探讨了基于大数据分析技术的风电机组异常预测模型体系,最终通过仿真及测试证明了该体系的实用性。
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