【摘 要】
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为减少风电机组齿轮箱故障,提出一种基于数据预处理的超限学习机(ELM)风电机组齿轮箱油温预测方法。鉴于SCADA系统中数据信息质量的不确定性和冗余性,首先通过平滑处理去除噪
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71961029,71861033)
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为减少风电机组齿轮箱故障,提出一种基于数据预处理的超限学习机(ELM)风电机组齿轮箱油温预测方法。鉴于SCADA系统中数据信息质量的不确定性和冗余性,首先通过平滑处理去除噪声,再由相关性分析和信息熵计算,得到复合要求的模型输入变量数据,此数据预处理方法确保了对最终预测贡献的确定性,最后利用ELM预测模型进行齿轮箱油温预测。通过预测结果分析对比,此模型在保证预测精度的同时大幅降低了计算的复杂度,验证了所提算法的优越性。
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