【摘 要】
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风机叶片结冰会导致发动机的功率损耗、风机叶片断裂,甚至会导致整个风机塔报废等一系列严重后果,因此需要及时地检测并清理叶片上的冰层。传统的风机叶片结冰故障检测与预测方法大多是基于传感器的方法,这类方法虽然检测效果较好,但是费时费力且成本较高,会极大的增加运营成本。目前,数据采集与监视控制系统已经广泛应用于国内的风电机组,该系统能够获取大量风力发电机组运行的实时数据信息。对这些数据进行分析能够有效的实
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风机叶片结冰会导致发动机的功率损耗、风机叶片断裂,甚至会导致整个风机塔报废等一系列严重后果,因此需要及时地检测并清理叶片上的冰层。传统的风机叶片结冰故障检测与预测方法大多是基于传感器的方法,这类方法虽然检测效果较好,但是费时费力且成本较高,会极大的增加运营成本。目前,数据采集与监视控制系统已经广泛应用于国内的风电机组,该系统能够获取大量风力发电机组运行的实时数据信息。对这些数据进行分析能够有效的实现风机叶片的结冰故障进行检测与预测。本文采用深度学习与机器学习的相关方法,以北方某发电厂真实运行的风机的SCADA数据为研究对象,对风机叶片结冰故障进行检测与预测。主要研究成果如下:（1）采用AGNES聚类算法识别数据中的噪声点,基于SVR的方法对噪声数据进行修正,用合理的修正值代替原来的噪声数据。此外,采用方差过滤、递归特征消除与可视化分析的方法,剔除SCADA数据中与叶片结冰关联度较低的特征,简化了模型的建立过程。（2）采用代价敏感学习与扩展深度信念网络相结合的方法,将错误分类代价作用于扩展深度信念网络的输出层,形成自适应的代价敏感学习的深度信念网络,实验证明,该模型能够有效地处理风机叶片结冰故障检测问题。在公开的不平衡数据集上也有良好的表现,证明其具有一定的泛化能力。（3）提出基于GRU-ARIMA混合模型的风机叶片结冰故障预测方法。采用GRU模型对风机叶片结冰的时间序列进行预测分析,得到误差序列;采用ARIMA模型对误差序列进行预测,利用误差序列的预测值对GRU模型预测结果进行修正。实验证明,相比于传统的预测模型,该模型能够较为准确的预测出风机叶片在未来某一时间内是否会发生结冰故障。
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