【摘 要】
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随着风电机组装机容量的不断攀升，同时带来并网发电率低、机组故障率高等缺点，导致风电机组整体利用率较低。为此提出一种基于数据融合的风电变桨系统故障预警方法。首先结合SCADA系统中的运行统计信息和历史数据，采用Relief特征参数选择方法筛选出与风电变桨系统故障相关的特征参数；然后采用数据融合的方法，建立基于MSET技术的风电变桨系统故障预测模型，并采用滑动窗口法进行故障预警阈值的确定；最后以上海某
【基金项目】
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上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设专项项目（19020500700）；
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随着风电机组装机容量的不断攀升，同时带来并网发电率低、机组故障率高等缺点，导致风电机组整体利用率较低。为此提出一种基于数据融合的风电变桨系统故障预警方法。首先结合SCADA系统中的运行统计信息和历史数据，采用Relief特征参数选择方法筛选出与风电变桨系统故障相关的特征参数；然后采用数据融合的方法，建立基于MSET技术的风电变桨系统故障预测模型，并采用滑动窗口法进行故障预警阈值的确定；最后以上海某风场1.5 MW双馈异步风电机组进行实例分析，结果表明该方法可提前发现风电变桨系统故障征兆，实现对风电变桨系统的早期故障预警。
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