【摘 要】
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由于健康指标权重随机性会导致风电机组状态评估灵敏度降低，提出一种评估风电机组健康状态的随机组合赋权模糊评价方法。首先，通过相关性、方差、偏度等多角度分析风电场采集与监视控制系统（SCADA）数据，结合IEC61400-1标准建立机组健康状态评估指标架构，并基于随机因子优化组合权重得到赋权公式，提高评估指标层权重的准确性。其次，为充分覆盖评估指标数据劣化度，基于岭型分布函数建立健康指标劣化隶属度计算
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金（2019-ZD-0202）；
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由于健康指标权重随机性会导致风电机组状态评估灵敏度降低，提出一种评估风电机组健康状态的随机组合赋权模糊评价方法。首先，通过相关性、方差、偏度等多角度分析风电场采集与监视控制系统（SCADA）数据，结合IEC61400-1标准建立机组健康状态评估指标架构，并基于随机因子优化组合权重得到赋权公式，提高评估指标层权重的准确性。其次，为充分覆盖评估指标数据劣化度，基于岭型分布函数建立健康指标劣化隶属度计算函数。结合随机组合权重和隶属度函数，构建风电机组健康状态模糊综合评价数学模型。通过分层评估风电机组健康状态指标架构，得到机组健康等级并实现故障预警。最后，对大连驼山风电场多台机组进行评估试验，结果表明：该文方法能准确评估出风电机组健康状态等级，相比组合赋权云模型方法，灵敏度提高了1.85%。
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