【摘 要】
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齿轮箱轴承温度是风电机组齿轮箱健康状态的重要特征，针对风电齿轮箱温度预测准确性较低，泛化能力差的问题，提出了一种极端梯度提升树（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost），LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）和长短时记忆网络（long short term memory，LSTM）加权融合的组合模型对风电齿轮箱轴承温度进行预测
【基金项目】
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广东省区域联合基金项目（2019B1515120017）； 广东省海洋经济发展（海洋六大产业）专项（GDNRC [2021] 42）；
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齿轮箱轴承温度是风电机组齿轮箱健康状态的重要特征，针对风电齿轮箱温度预测准确性较低，泛化能力差的问题，提出了一种极端梯度提升树（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost），LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）和长短时记忆网络（long short term memory，LSTM）加权融合的组合模型对风电齿轮箱轴承温度进行预测。采用灰色关联度（GRA）选择与风电齿轮箱轴承密切相关的SCADA特征数据作为组合预测模型的输入；然后，通过组合模型预测风电齿轮箱轴承正常工作温度，计算与实际值之间的残差，并用滑动时间窗口设置预警阈值，据此进行风电齿轮箱轴承故障预警。经过江苏某海上风场5MW风机实际数据验证，结果表明：该组合模型不仅具有对风电齿轮箱轴承温度预测较好的精度，并能提前进行故障预警，为后续运维安排提供技术支持。
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