基于数据挖掘的风电机组叶片结冰故障诊断
针对风电机组叶片结冰故障无法精确预测的问题,提出基于数据挖掘的故障诊断方法.该方法首先采用特征筛选算法从SCADA高维数据种提取故障模式最相关的特征,然后结合类别不平衡学习算法处理高度不平衡的SCADA数据集,最后利用四种分类算法建立风电机组叶片结冰故障诊断模型.结果表明,基于随机森林算法的故障诊断模型具有最好的诊断性能和泛化性能,该方法能够实现风电机组叶片结冰故障的有效诊断,对风电机组的维护具有参考指导意义.
风电机组 叶片结冰 故障诊断 数据挖掘
叶春霖 邱颖宁 冯延晖
南京理工大学 能源与动力工程学院,南京 210094
国内会议
上海
中文
643-647
2018-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）