首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于特征选择和XGBoost的风机叶片结冰预测
引用本文:曹渝昆,朱萌,王晓飞.基于特征选择和XGBoost的风机叶片结冰预测[J].电气自动化,2019,41(3).
作者姓名:曹渝昆  朱萌  王晓飞
作者单位:上海电力学院,上海,200090;上海电力学院,上海,200090;上海电力学院,上海,200090
摘    要:风电场风机叶片积冰会造成风电机组的效率降低,严重时会导致叶片断裂,严重威胁风电场的正常生产运行。提出了一种基于Relief的特征选择和XGBoost的风机叶片结冰预测方法,能够根据风机运行的SCADA数据对叶片结冰的早期过程进行精确预测,并采用某风电场的2台风机数据进行模型验证和对比试验,取得了较好的预测精度,提升了预测速度,能够有效预测早期叶片结冰故障的发生,从而为降低风机的效率损失和风机的运行风险提供数据支撑。

关 键 词:XGBoost  特征选择  叶片结冰  结冰预测  Relief  风机效率
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号