【摘 要】
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随着风电机组大规模的并网运行，风电机组的故障诊断逐渐成为行业的研究热点。风电机组故障的及时发现与处理，能够保障机组的安全稳定运行，提升风电场经济效益。通过SCADA运行数据进行风电机组故障诊断是一种重要的故障诊断诊断方式，文章从故障诊断的特征提取及故障诊断模型构建角度出发，提出应用随机森林袋外估计（OOB）进行特征选择的特征提取方法和改进参数优化机器学习算法（BO-LightGBM）的风电机组故障
【机 构】
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中国三峡新能源(集团)股份有限公司
【基金项目】
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中国三峡新能源（集团）股份有限公司科研项目资助（编号：34009024）； 政府间国际科技创新合作重点专项（No.2019YFE0104800）； 国家自然基金委雅砻江联合基金资助项目（No.U1865101）；
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随着风电机组大规模的并网运行，风电机组的故障诊断逐渐成为行业的研究热点。风电机组故障的及时发现与处理，能够保障机组的安全稳定运行，提升风电场经济效益。通过SCADA运行数据进行风电机组故障诊断是一种重要的故障诊断诊断方式，文章从故障诊断的特征提取及故障诊断模型构建角度出发，提出应用随机森林袋外估计（OOB）进行特征选择的特征提取方法和改进参数优化机器学习算法（BO-LightGBM）的风电机组故障诊断模型，提高了基于数据驱动的风电机组故障预测的精度。通过风电场实际运行数据对所提故障诊断方法进行验证，结果证明该模型对于不同类型的故障均有92%以上的预测准确性，表明该模型对风电机组故障诊断具有较好的适用性。
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