【摘 要】
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该文提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）和XGBoost模型的风电机组异常工况预警方法。从机组监控与数据采集系统（SCADA）数据中选择与转速和发电功率密切相关的特征变量，利用SVDD算法对建模数据进行预处理，采用XGBoost建立风机正常性能预测模型。以所建预测模型为基础，构建时间滑动窗计算性能评价指标，并根据统计学的区间估计理论合理确定风机性能异常预警指标阈值。采用某风电场1.5MW风电机
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该文提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）和XGBoost模型的风电机组异常工况预警方法。从机组监控与数据采集系统（SCADA）数据中选择与转速和发电功率密切相关的特征变量，利用SVDD算法对建模数据进行预处理，采用XGBoost建立风机正常性能预测模型。以所建预测模型为基础，构建时间滑动窗计算性能评价指标，并根据统计学的区间估计理论合理确定风机性能异常预警指标阈值。采用某风电场1.5MW风电机组SCADA系统记录的若干真实故障案例，开展异常工况预警仿真试验。结果表明：基于SVDD和XGBoost的风机异常工况预警方法，可以有效地清洗数据，及时识别风电机组异常状态，对于提高风电机组运行的安全性具有较好的工程实用意义。
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