【摘 要】
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风电机组低温环境下运行存在叶片结冰问题,而实际运行过程中不同风机不同工况的运行数据具有较大差异。针对单一工况,单一模型无法满足实际预测需求,提出一种基于迁移学习的
【机 构】
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上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61304186)
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风电机组低温环境下运行存在叶片结冰问题,而实际运行过程中不同风机不同工况的运行数据具有较大差异。针对单一工况,单一模型无法满足实际预测需求,提出一种基于迁移学习的风机叶片结冰预测方法。有效利用风机历史数据与当前工况数据存在的相似性,辅以迁移算法实现相似工况的划分,采用XGBoost对应不同工况自适应选择出最优特征且训练模型,从而实现多工况、多模型的风机叶片结冰预测。基于SCADA系统采集数据的实验结果表明,此建模方法利用21号风机大量历史数据和15号风机少量新数据的情况下可以有效挖掘历史数据,实现不同工况
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