【摘 要】
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针对风电机组运行工况和数据信息结构复杂、机组故障诊断困难的特点,提出了基于因子分析改进的多块核主元分析(MBKPCA)方法,通过对运行数据信息的深度挖掘,建立了机组数据、
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务专项基金资助项目(2016XS27)
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针对风电机组运行工况和数据信息结构复杂、机组故障诊断困难的特点,提出了基于因子分析改进的多块核主元分析(MBKPCA)方法,通过对运行数据信息的深度挖掘,建立了机组数据、变量和运行工况3者之间的关联机制。通过对应分析,明确机组变量与数据的关联性,确定MBKPCA子块数目及实际含义。采用因子分析寻找各子块数据与对应运行过程的相关性,提高MBKPCA诊断精度。结果表明:改进的MBKPCA方法能够及时准确地对风电机组故障进行诊断,具有一定的工程应用价值。
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