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요약정보
风电机组故障的宽度学习诊断模型 / Fault classification in wind turbine using broad learning system
Resource Type
Academic Journal
Authors
郭宏宇
;
霍志红
;
许昌
;
吾买尔·吐尔逊
;
周华建
;
程志明
;
Guo Hongyu
;
Huo Zhihong
;
Xu Chang
;
Wumaier Tuerxun
;
Zhou Huajian
;
Cheng Zhiming
Source
可再生能源 / Renewable Energy Resources
. 40(5):634-638
Subject
宽度学习
故障诊断
风电机组
安全运行
Language
Chinese
ISSN
1671-5292
Online Access
Find it @ DONGA
초록
有效的故障诊断方法不仅能快速、准确地分辨风电机组的故障类型,还能降低风电场运行维护成本.故障诊断方法所需要的相关数据均来自于风电场监控与数据采集系统(SCADA),当数据规模庞大时,浅层神经网络和深度神经网络模型会遇到权重调整耗时间、容易陷入局部最优解的问题.文章提出了一种基于宽度学习系统的风电机组故障诊断模型.首先,对风电场SCADA数据进行预处理,特征选择后构成故障样本集;然后,利用BLS诊断模型对这些故障样本进行分类.实验结果表明,与BP,SVM,ELM,DBN诊断模型相比,BLS诊断模型有效提高了风电机组故障诊断的准确率.
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