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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明公开了一种考虑过渡状态的风电机组主传动系统故障预警方法，包括：1获取风电机组的SCADA数据并进行预处理；2利用MIC对预处理后的SCADA数据进行降维，并通过慢特征分析提取数据的慢特征；3使用滑动窗口计算慢特征移动方差，基于K‑means对慢特征移动方差进行聚类，将SCADA数据划分稳定状态和过渡状态；4确定机组主传动系统的状态评价参数，利用MIC选取与状态评价参数相关性较强的运行变量作为故障预警模型的输入参数；5利用稳定状态下SCADA数据建立基于Stacking集成学习的稳定状态故障预警模型；利用过渡状态下的SCADA数据建立基于协整分析的过渡状态故障预警模型。利用本发明，可实现风电机组主传动系统故障的准确预警，降低误报警率。
主权项：1.一种考虑过渡状态的风电机组主传动系统故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取风电机组的SCADA数据并进行预处理；2利用MIC对预处理后的SCADA数据进行降维，并通过慢特征分析SFA提取数据的慢特征；3使用滑动窗口计算慢特征移动方差，基于K-means对慢特征移动方差进行聚类，从而将SCADA数据划分稳定状态和过渡状态；4确定机组主传动系统的状态评价参数，利用MIC选取与状态评价参数相关性较强的运行变量作为步骤5中故障预警模型的输入参数；5利用输入参数对应的稳定状态下SCADA数据建立基于Stacking集成学习的稳定状态故障预警模型，用于稳定状态下的主传动系统故障预警；利用输入参数对应的过渡状态下的SCADA数据建立基于协整分析的过渡状态故障预警模型，实现过渡状态下的主传动系统故障预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种考虑过渡状态的风电机组主传动系统故障预警方法
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