探究SCADA参数关系的风电机组部件重要度

本文提出的森林优化算法-K近邻回归方法,根据部件性能特征来对部件重要度进行分析,并通过特征加权K近邻模型来拟合部件和整机的性能关系,结合FOA最优特征权重来对部件重要度进行分析。

基于SCADA参数关系的风电机组部件重要度分析

在风电机组部件重要度分析中,通常将机组性能状态简单划分为"正常运行"和"停机"两种,忽视其他中间状态,且大多依赖专家打分,主观性较强。为解决上述问题,文章提出一种基于SCADA参数关系的风电机组部件重要度分析方法。首先,对原始数据进行预处理,基于"风速-功率"多项式模型评估整机性能;然后,采用高斯过程回归拟合"风速-部件性能参数"基准关系,以偏离基准的程度来评估部件性能;最后,提出森林优化-K近邻回归方法,建立部件性能与整机性能的特征加权回归模型,根据最优特征权重确定部件重要度。基于公开数据集的实验证明了所提方法的有效性。