【摘 要】
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发电机定子绕组温度是风力发电机健康状态的重要表征。实时预测绕组超温将有助于及时制定运维计划并排查故障源。提出基于极端梯度提升树(extreme gradient boosting)与长短
【机 构】
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电站能量传递转化与系统教育部重点实验室（华北电力大学）,北京英华达软件工程有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775186),中央高校基本科研业务费项目(2018MS013)。
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发电机定子绕组温度是风力发电机健康状态的重要表征。实时预测绕组超温将有助于及时制定运维计划并排查故障源。提出基于极端梯度提升树(extreme gradient boosting)与长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)加权融合的组合模型,进行风力发电机定子绕组温度预测,运用模型结构的差异性提升融合预测结果的准确性。经过风电机组SCADA数据集验证,结果表明:该方法能够有效预测绕组超温情况,具有较好的工程应用价值。
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