【摘 要】
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风电机组叶片结冰监测与预警对于保障风电机组安全稳定运行有着重要的意义。本文充分考虑结冰过程对风电机组性能累积的影响，提出一种符合机组动态运行特性的风电机组叶片结冰监测方法，从而提高风电机组叶片结冰监测准确率。通过孤立森林模型提取功率主带，为性能劣化模型的建立提供高质量的数据支持支撑。使用动态潜变量回归算法使质量变量在过程变量动态潜空间上的投影最大化，基于最小化回归误差提取风电机组动态运行过程输入变
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风电机组叶片结冰监测与预警对于保障风电机组安全稳定运行有着重要的意义。本文充分考虑结冰过程对风电机组性能累积的影响，提出一种符合机组动态运行特性的风电机组叶片结冰监测方法，从而提高风电机组叶片结冰监测准确率。通过孤立森林模型提取功率主带，为性能劣化模型的建立提供高质量的数据支持支撑。使用动态潜变量回归算法使质量变量在过程变量动态潜空间上的投影最大化，基于最小化回归误差提取风电机组动态运行过程输入变量和输出变量间潜在的结构化关系。采用向量自回归模型计算动态监测指标，若输出功率的监测指标越限则进行劣化告警。然后再使用孤立森林模型对劣化时段的叶尖速比和桨距角进行异常检测，若参数存在异常且环境温度小于零度时发出叶片结冰预警。以我国西南某风场机组实际运行数据为例，验证了本文方法的有效性。
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