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风力发电机温升故障预警方法研究 被引量:8
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作者 刘轩 孙建平 《电力科学与工程》 2016年第6期38-43,共6页
针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性,提出一种结合relief F算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风场5月某段时间内风力发电机组运行数据并建立数据集,通过relief F算法确定权值向量W,进而使用加权主成分... 针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性,提出一种结合relief F算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风场5月某段时间内风力发电机组运行数据并建立数据集,通过relief F算法确定权值向量W,进而使用加权主成分分析法建立正常工作状态下发电机温度模型。利用该模型对同一机组另一段时间运行数据进行故障检测,通过对统计量HotellingT^2(简称T^2)和平方预测误差(简称SPE)的趋势分析最终确定机组运行状态。实验结果表明,提出的方法准确预测出了发电机的温升故障,并减少了误报情况。 展开更多
关键词 加权主成分分析 发电机温度 reliefF算法 T2统计量 SPE统计量
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