【摘 要】
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发电机是风电机组的关键部件,其可靠性直接影响机组的运行状态。将混合核函数支持向量机用于发电机正常工作情况下的温度模型训练及预测。首先筛选合适的样本数据,利用相关性
【基金项目】
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中国华电集团公司科技项目(CHDKJ19-02-208),华电电力科学研究院重点科技项目(CHDERKJ-01-01)
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发电机是风电机组的关键部件,其可靠性直接影响机组的运行状态。将混合核函数支持向量机用于发电机正常工作情况下的温度模型训练及预测。首先筛选合适的样本数据,利用相关性计算选择与发电机驱动端轴承温度关联度最高的几个参数,建立发电机正常工作的温度区间。当发电机运行发生异常时,其动态特性偏离正常工作状态,导致混合核函数支持向量机预测的温度值与实际值残差发生变化,通过动态计算滑动窗口内残差的分布特性,设定合理的报警逻辑及阈值,实现机组异常状态的预警。研究结果表明,该方法对于风电机组的故障预警、远程诊断具有重要的指导意
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