基于RBM和SVM的风电机组叶片开裂故障预测

来源 :电力系统保护与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xm_104

【摘要】

：

针对风电机组SCADA监测数据的非线性、高冗余等特点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)和支持向量机(Support VectorMachine,SVM)的风电机组叶

【作者】

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张鑫徐遵义何慧茹王飞

【机构】

：

山东建筑大学计算机科学与技术学院,国网瑞盈电力科技（北京）有限公司

【出处】

：

电力系统保护与控制

【发表日期】

：

2020年15期

【关键词】

：

风电机组叶片开裂故障 SCADA数据受限玻尔兹曼机支持向量机 wind turbineblade cracking faultSCADA datarest

【基金项目】

：

山东省重点研发计划项目资助(2016GGX101024),中国华电集团有限公司2019年度科技项目资助(CHDKJ18-02-52)

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针对风电机组SCADA监测数据的非线性、高冗余等特点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)和支持向量机(Support VectorMachine,SVM)的风电机组叶片开裂故障预测方法。利用RBM优异的特征学习能力,将其作为特征提取器来获得风电机组SCADA数据中表达能力更强的数据特征。将RBM的输出作为SVM的输入,构建RBM+SVM组合预测模型。利用训练集、验证集进行预测模型构建和参数微调。为验证提出模型的有效性,将其预测结果与RBM+Log

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