采用GA-BPNN与TLS模型的风电机组异常辨识方法

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基于反向传播神经网络(BPNN)建立了风电机组状态参数预测模型,并采用遗传算法(GA)对BPNN模型的初始权重与阈值进行优化,有效消除环境因素对风电机组状态参数的影响;采用TLS(t-location scale)分布模型刻画不同风速区间下预测残差的分布特性,基于矩估计方法实现TLS分布参数估计,并在此基础上提出了计及风速影响的状态残差异常程度量化指标.以某风电场的1.5 MW双馈风电机组为例进行了异常分析,结果验证了模型的有效性和准确性.
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