【摘 要】
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发电机作为整个风电机组的核心部件之一,其能否正常运行将严重影响风电机组的持续发电。利用集成机器学习算法中的梯度提升算法XGBoost对风电机组发电机故障监测预警进行研究。首先,提取数据采集与监控(SCADA)系统数据库中风电机组在并网状态下的正常运行大数据,对缺失、异常数据进行预处理后,结合运维专家经验利用XGBoost算法筛选出关键特征变量;然后经过训练和参数调整,建立最优风电机组发电机故障监测预警模型;通过对照研究发现,XGBoost算法对风电机组发电机进行故障监测预警的效果优于随机森林算法和CatB
【机 构】
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国电电力内蒙古新能源开发有限公司,鲁东大学数学与统计科学学院,华风数据（深圳）有限公司
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目(201901137017,201801034031,201802257026),山东省高等学校教学研究与改革面上项目(M2018X066),国家级大学生创新创业训练计划项目(S202010451021)。
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发电机作为整个风电机组的核心部件之一,其能否正常运行将严重影响风电机组的持续发电。利用集成机器学习算法中的梯度提升算法XGBoost对风电机组发电机故障监测预警进行研究。首先,提取数据采集与监控(SCADA)系统数据库中风电机组在并网状态下的正常运行大数据,对缺失、异常数据进行预处理后,结合运维专家经验利用XGBoost算法筛选出关键特征变量;然后经过训练和参数调整,建立最优风电机组发电机故障监测预警模型;通过对照研究发现,XGBoost算法对风电机组发电机进行故障监测预警的效果优于随机森林算法和CatB
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