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针对水电机组状态监测传感器读数的精确性以及其数据波动影响机组故障诊断准确性和复杂性的问题,提出基于马氏距离-数据融合的方法,主要进行水电机组运行状态的研究与识别.该方法以马氏距离为计算基础,将连续时间段内水电机组多传感器数据进行融合,根据所得计算结果值结合机组实际运行情况分析指标值波动,达到识别机组正常与故障运行状态的目的,并将此方法与基于单传感器数据和基于欧氏距离的数据融合方法进行对比分析.结果表明:基于马氏距离-数据融合的方法在时效性与准确性上更为优异,可更直观、准确、高效地识别机组运行状态,对机组实际运行具有显著工程意义.  相似文献   
2.
随着海上风电朝着深远海、大型化的方向发展,市场上风电机组的迭代速度加快,而海上风电场整体开发周期长,与风电机组的机型研发速度不相匹配,故在海上风电场的开发过程中可能会将不同型号的风电机组进行组合布机;但要如何在不同机型的搭配方式中,从经济性与可靠性的角度选择出最佳的拓扑结构进行连接,是混搭风电机组拓扑结构优化的主要难点之一。因此,构建考虑混搭风电机组的海上风电场集电线路拓扑结构动态优化方法,以改进K-means算法和改进Prim算法完成海上风电场的回路划分、路径设计;采用动态交叉优化策略完成拓扑中海缆交叉的处理,权衡每个拓扑方案的经济性与可靠性成本,进行最佳拓扑结构输出;最后通过不同混搭风电机组场景下的拓扑优化结果,验证该方法的有效性。  相似文献   
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