【摘 要】
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随着世界经济的不断发展,风电作为风能的主要利用方式成为世界增长最快的发电技术;有些风电场由于建设较早或历史原因,SCADA监控系统无法正常升级,导致数据中机组运行状态缺
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随着世界经济的不断发展,风电作为风能的主要利用方式成为世界增长最快的发电技术;有些风电场由于建设较早或历史原因,SCADA监控系统无法正常升级,导致数据中机组运行状态缺失;如果只用单一风速参数来划分机组的运行工况,并不能有效描述风电机组复杂多变的运行工况;本文提出了基于运行数据多维度风机运行状态辨识方法,可有效解决在风电场监控数据缺失风机运行状态的问题,通过对机组进行准确的状态划分,并由此产生机组工况识别的标准训练集,通过对标准训练样本的学习,实现对未知数据样本进行诊断和预警,为风电场的经济安全运行和优化控制策略提供技术支撑.
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