【摘 要】
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针对风机叶片结冰故障检测中状态数据维度高和检测率低的问题，提出1种使用功率数据驱动的多尺度排列熵（multiscale permutation entropy, MPE）和极限学习机（extreme learning machine, ELM）的风机叶片结冰故障检测方法。首先，使用多尺度排列熵提取功率数据的多重尺度特征，得到特征向量；随后，采用极限学习机，结合环境温度，对结冰故障进行检测；最后，通
【基金项目】
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云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目（202005AC160115）；
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针对风机叶片结冰故障检测中状态数据维度高和检测率低的问题，提出1种使用功率数据驱动的多尺度排列熵（multiscale permutation entropy, MPE）和极限学习机（extreme learning machine, ELM）的风机叶片结冰故障检测方法。首先，使用多尺度排列熵提取功率数据的多重尺度特征，得到特征向量；随后，采用极限学习机，结合环境温度，对结冰故障进行检测；最后，通过使用某风电场的数据采集与监视控制系统（supervisory control and data acquisition, SCADA）对数据进行仿真。研究结果表明：所提方法的故障检测率达到100%,同时虚警率仅有0.14%,表明所提方法在风机叶片的覆冰故障检测中的有效性。研究结果可为风机叶片覆冰故障检测提供1种有效方法。
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