【摘 要】
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针对风电机组运行工况复杂和单一状态参数不能较好实现故障早期预警的特点, 提出随机森林算法 （RF）和自适应模糊神经网络算法 （ANFIS） 相结合的故障预警方法.该方法充分考虑机组
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室,鲁能新能源（集团）有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51305135;51775186)
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针对风电机组运行工况复杂和单一状态参数不能较好实现故障早期预警的特点, 提出随机森林算法 （RF）和自适应模糊神经网络算法 （ANFIS） 相结合的故障预警方法.该方法充分考虑机组运行数据高维非线性特点, 应用随机森林算法, 建立有功功率与运行参数的数据驱动模型, 计算各运行参数影响有功功率的相关度; 构建自适应网络模糊推理系统模型, 以训练误差最大值作为故障预警阈值, 实时监测发电机运行状态.将该方法应用于某1.5 MW直驱机组发电机故障预警分析, 结果表明, 该方法能够提前预警发电机健康状态, 避免严
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