【摘 要】
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针对风机结冰严重影响风力发电效率的问题,通过数据预处理、类间数据均衡化、降低维度、特征提取与重构等措施,对原始数据集进行处理;在此基础上,采用多种分类预测模型,对风机结冰情况进行分类预测。考虑到风机结冰问题的实际物理背景,提出白天-黑夜自分类预测模型,最终实现多模型融合的预测策略。根据原始数据训练出“白天-黑夜”的判别模型,进而采用白天、黑夜2套模型对风机结冰进行分类预测。最后,对数据处理结果以及
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针对风机结冰严重影响风力发电效率的问题,通过数据预处理、类间数据均衡化、降低维度、特征提取与重构等措施,对原始数据集进行处理;在此基础上,采用多种分类预测模型,对风机结冰情况进行分类预测。考虑到风机结冰问题的实际物理背景,提出白天-黑夜自分类预测模型,最终实现多模型融合的预测策略。根据原始数据训练出“白天-黑夜”的判别模型,进而采用白天、黑夜2套模型对风机结冰进行分类预测。最后,对数据处理结果以及预测算法进行横向与纵向综合对比分析,所构建的新型模型较好地实现了结冰预测。
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