风力发电机组故障诊断中健康度模型的研究与实现

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面对日益严峻的环境污染和能源紧缺问题,风能作为一种清洁环保的可再生能源越来越受到世界的关注。随着全球风电装机容量的增加,风电事故发生的频率也急剧增大。在此背景下,对风力发电机组的故障诊断技术凸显重要。本文首先对风电机组故障诊断技术的现状展开调研,然后对该领域的相关技术进行研究,最后提出了一种将特征选择和模型训练混合的建模方法,以实现对风电机组的健康度的建模。它首先对原始采集的scada数据进行离散化和标准化处理,再根据信息增益比理论过滤不相关的特征,最后使用遗传算法和逻辑回归进行特征选择和模型训练。经过实验证明,这种方法得到的健康度模型对未知数据的预测能力达到78.1%。
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