【摘 要】
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为充分利用集控中心风机(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统采集的数据,采用智能化的机器学习算法,挖掘集控中心海量数据,提出基于机组运行状态特征参量
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130;河北建投能源投资股份有限公司,河北石家庄050000
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为充分利用集控中心风机(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统采集的数据,采用智能化的机器学习算法,挖掘集控中心海量数据,提出基于机组运行状态特征参量数据挖掘和支持向量回归算法(Support Vactor Regression,SVR)结合的机组状态监测模型.该模型采用基于灰色关联度算法构建风电机组特征参量,然后建立SVR数据模型,模型以机组功率、叶轮转速、桨距角为输出向量,特征参量为模型的输入向量,采用遗传算法结合交叉验证方法对SVR模型参数寻优,并对距离阈值进行分析.最后,将模型应用于某实际风场,验证了该模型的可行性和有效性.
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