【摘 要】
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叶片覆冰故障是风力发电机组运行的重大安全隐患。基于机器学习的故障监测与诊断已成为工程领域研究前沿和热点,但传统学习模型仍存在效率低、精度差等不足。针对上述问题,提出一种基于XGBoost特征选择和Ada Boost算法的风机叶片覆冰预测方法。首先,在SCADA数据预处理阶段,采用z-score和Borderline-SMOTE过采样算法分别进行标准化和平衡性处理;其次,在特征选择阶段,依据叶片覆冰
【基金项目】
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国家重点研发计划项目,“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项,新兴产业集成化检验检测服务平台研发与应用课题三安全可靠性运行监测与检测评估服务共性关键技术研究（2018YFB1403303）；
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叶片覆冰故障是风力发电机组运行的重大安全隐患。基于机器学习的故障监测与诊断已成为工程领域研究前沿和热点,但传统学习模型仍存在效率低、精度差等不足。针对上述问题,提出一种基于XGBoost特征选择和Ada Boost算法的风机叶片覆冰预测方法。首先,在SCADA数据预处理阶段,采用z-score和Borderline-SMOTE过采样算法分别进行标准化和平衡性处理;其次,在特征选择阶段,依据叶片覆冰的物理机制分析与SCADA数据特征分析,构建包含隐性特征的数据特征扩展集,并采用XGBoost算法优选相关性最高的特征子集;最后,在预测模型构建阶段,通过麻雀搜索算法对支持向量机进行优化形成弱分类器,以保障支持向量机寻优能力强、收敛速度快,在此基础上融合Ada Boost算法实现集成强分类器,满足风机叶片覆冰故障预测的工程需求。现场数据测试实验结果表明,预测模型以基于XGBoost特征选择的子集替换SCADA数据原始特征作为输入,准确度提升3.3%,运行时间缩短25%,验证了所采用特征选择方法的有效性;所提出风机叶片覆冰预测方法的准确度达到98.85%,精确率、召回率、F1等评价指标均优于其他四种对比分类方法,并进一步通过同一风电场其他两台风机SCADA数据进行泛化实验,覆冰故障预测准确度均高于95%,验证了所提出的方法的可行性,具有较好的泛化能力。该论文有图33幅,表15个,参考文献72篇。
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