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基于数据挖掘的风电机组状态预测及变桨系统异常识别
标题：基于数据挖掘的风电机组状态预测及变桨系统异常识别
摘要：随着风电行业的快速发展，风电机组的状态预测和异常识别成为提高风电发电效率和可靠性的关键问题。本论文基于数据挖掘技术，探讨了风电机组状态预测及变桨系统异常识别的方法和应用。首先，采集风电机组历史运行数据，并进行数据清洗和预处理；然后，基于数据挖掘算法构建状态预测模型，使用监督学习算法进行状态预测，并对模型进行评估与优化；最后，结合异常检测算法，实现对变桨系统异常的实时识别。实验结果表明，所提出的方法可以有效地预测风电机组的状态并识别变桨系统异常，为提高风电发电效率和可靠性提供了参考。
关键词：数据挖掘，风电机组，状态预测，变桨系统异常，监督学习，异常检测
1.引言
随着清洁能源的重要性日益凸显，风能作为一种可再生能源得到了广泛应用。然而，风电机组的状态预测和异常识别一直是风电发电效率和可靠性的关键问题。通过对风电机组历史数据进行分析和挖掘，可以预测风电机组的状态并及时发现系统异常，从而改善风电发电效率和可靠性。
2.数据准备与预处理
在风电机组中收集的数据通常包括气象数据、机械运行数据、电力输出数据等。在本研究中，我们收集了历史运行数据，并对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
3.状态预测模型构建
在数据挖掘技术中，监督学习算法是常用的状态预测方法之一。本研究选取了几种典型的监督学习算法，包括决策树、支持向量机、随机森林等。通过对历史运行数据进行特征提取和标记，构建了状态预测模型，并使用交叉验证方法对模型进行评估和优化。
4.变桨系统异常识别
除了状态预测外，变桨系统的异常也是风电机组运行的重要指标之一。本研究结合异常检测算法，对变桨系统的运行数据进行实时监测和识别。通过对异常数据的标记和分类，可以及时发现变桨系统的异常，并采取相应的措施进行修复和优化。
5.实验结果与分析
在实验中，我们使用了实际的风电机组历史数据，并将预测结果与实际观测结果进行比较和分析。实验结果表明，所提出的状态预测模型在预测准确度和稳定性方面表现良好，并且异常识别算法能够实时发现变桨系统的异常情况。
6.结论与展望
本研究基于数据挖掘技术，探讨了风电机组状态预测及变桨系统异常识别的方法和应用。实验结果表明，所提出的方法可以有效地预测风电机组的状态并识别变桨系统异常，为提高风电发电效率和可靠性提供了参考。未来的工作可以进一步优化预测模型和异常识别算法，提高风电机组的响应速度和可靠性。
参考文献：
[1]Yao,L.,Zeng,Y.,Wang,X.,etal.(2018).Windturbineanomalydetectionbasedonadaptivesparserepresentationandsimilaritymeasurement.IEEEAccess,6,37303-37313.
[2]Khan,R.U.,Khosravi,A.,Ganjkhani,M.,etal.(2014).Timeseriesfaultdetectioninwindturbinesthroughstackedsparseautoencoders.Neurocomputing,142,341-347.
[3]Zu,D.,Li,L.,Gong,H.,etal.(2013).Windturbinefaultdetectionusingmulti-scalefuzzyentropyandMORLETwavelet.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,61(10),5783-5793.
[4]Liu,Q.,Wang,K.,Zhang,J.,etal.(2018).Areviewoffaultdiagnosismethodsforwindturbinegenerators.RenewableandSustainableEnergyReviews,82(1),1482-1492.