【摘 要】
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该文提出一种基于多元变量数据重构的风电机组状态异常检测方法。针对风电场数据采集与监控(SCADA)系统数据,首先,建立基于滑动窗口的堆栈降噪自编码(SDAE)模型,在获取机组正
【机 构】
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学）,国网河南省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB215205),高等学校学科创新引智计划(B08036)资助项目
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该文提出一种基于多元变量数据重构的风电机组状态异常检测方法。针对风电场数据采集与监控(SCADA)系统数据,首先,建立基于滑动窗口的堆栈降噪自编码(SDAE)模型,在获取机组正常运行状态下变量间的互相关性和各变量短时相依性的基础上重构机组状态数据;其次,为提高模型特征学习能力,提出多重加噪比的SDAE模型训练方法学习机组状态参数的全局和局部特征;最后,采用重构误差的马氏距离为机组状态监测指标,通过核密度估计方法分析机组正常数据监测指标的概率密度分布,确定机组正常运行状态下监测指标的阈值,定义监测指标连续越
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