【摘 要】
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针对风电机组工作环境恶略、故障频发的问题,提出了一种风电机组变桨系统的故障预警方法,将机器学习应用于故障智能诊断,使用支持向量回归算法建立了变桨系统的故障预警模型,
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针对风电机组工作环境恶略、故障频发的问题,提出了一种风电机组变桨系统的故障预警方法,将机器学习应用于故障智能诊断,使用支持向量回归算法建立了变桨系统的故障预警模型,同时,采用信息熵以及均方根误差作为预警的指标,可以更准确直观地对潜在故障做出预警。以新疆某风电厂运行数据进行仿真试验,仿真结果表明所建模型可在故障发生前8天对潜在故障做出预警,验证了预警模型的可行性和有效性。
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