【摘 要】
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为实现“双碳”目标，必须大力发展风力发电技术。而随着电网规模越来越大，运行越来越复杂，对风机等电力设备的状态实时检测和精确评估也成为一个越来越重要的问题。近年来，大数据技术的发展以及电力设备数据监测技术的完善使电力设备状态监测使用机器学习等数据驱动技术成为了可能。与传统方法相比，上述方法不依赖于准确的经验阈值和定量模型，对数据海量化和复杂化的情况具有更强的适应能力。因此，本文分别基于无监督/有监督
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（城市综合能源智慧物联管控技术研究及应用示范，2020YFB2104500）；
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为实现“双碳”目标，必须大力发展风力发电技术。而随着电网规模越来越大，运行越来越复杂，对风机等电力设备的状态实时检测和精确评估也成为一个越来越重要的问题。近年来，大数据技术的发展以及电力设备数据监测技术的完善使电力设备状态监测使用机器学习等数据驱动技术成为了可能。与传统方法相比，上述方法不依赖于准确的经验阈值和定量模型，对数据海量化和复杂化的情况具有更强的适应能力。因此，本文分别基于无监督/有监督的机器学习方法进行风电机组状态识别的非机理性建模，并探究对原始数据采用降维算法后风机状态识别的准确性及计算效率的变化。结果显示，两种机器学习方法在风机状态识别中的应用均具备有效性，而降维方法在有限的精度损失下较为明显地提高了计算效率。
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