【摘 要】
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偏航角零点漂移严重影响风电机组性能,将之消除的前提是对其进行可靠且快速的检测.基于风能捕获机理,该文提出一种运用机器学习算法的偏航角零点漂移诊断方法.首先,采用孤立森林(isolated forest,IF)异常值检测算法对数据进行预处理;其次,建立非参数模型稀疏高斯过程回归(sparse Gaussian process regression,SGPR)估计偏航角零点漂移;最后,利用多个风电场的风电机组实际运行数据对所提方法进行验证,并分析不同诊断模型对数据量的依赖性.结果表明:IF+SGPR方法准确性
【机 构】
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中南大学自动化学院,湖南省 长沙市 410083;明阳智慧能源集团股份公司,广东省 中山市 528437;湘电风能集团有限公司,湖南省 湘潭市 411102
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偏航角零点漂移严重影响风电机组性能,将之消除的前提是对其进行可靠且快速的检测.基于风能捕获机理,该文提出一种运用机器学习算法的偏航角零点漂移诊断方法.首先,采用孤立森林(isolated forest,IF)异常值检测算法对数据进行预处理;其次,建立非参数模型稀疏高斯过程回归(sparse Gaussian process regression,SGPR)估计偏航角零点漂移;最后,利用多个风电场的风电机组实际运行数据对所提方法进行验证,并分析不同诊断模型对数据量的依赖性.结果表明:IF+SGPR方法准确性高,所需数据量少,能够快速诊断偏航角零点漂移;该诊断方法能够应用于各种电场不同型号的风电机组,普适性较高.
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