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基于数据挖掘的风电机组齿轮箱运行状态分析
被引：38
作者：
贾子文
顾煜炯
机构：
[1] 华北电力大学能源动力与机械工程学院
来源：
基金：
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词：
风电机组齿轮箱;
数据挖掘;
非线性状态估计方法;
因子分析;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM315 [风力发电机];
学科分类号：
080802 [电力系统及其自动化];
摘要：
针对风电机组齿轮箱运行状态识别困难的问题,基于数据挖掘思想,提出改进的非线性状态估计方法,得到了机组参数与运行状态之间的关联机制;通过因子分析,有效减小样本数据空间,提高了样本数据的解释能力;根据机组实际运行特点,运用滑动窗口与异常率的方法对预测残差进行分析,保证了最终分析结果的准确性与可信性。结合实际案例分析可知,该方法较传统分析方法能够更及时、准确地察觉风电机组齿轮箱异常状态。
引用
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页码：650 / 658
页数：9
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