基于动态阈值AdaBoost算法的风电机组发电机电气故障诊断研究

针对风场SCADA数据量庞大,难以实现风电机组发电机快速故障分类的问题,提出一种动态阈值AdaBoost算法(DTAdaBoost)。在该算法中引入动态阈值对样本集数据进行筛选,剔除训练模型贡献较小的数据,提出的算法不仅可以减小样本容量,还能使被错误分类的数据多次训练,最终实现发电机气隙不均、匝间短路、断条等电气故障的快速诊断。在与其他方法对比的实验结果表明:DTAdaBoost算法在电气故障诊断中比常规AdaBoost算法、SWTAdaBoost算法、GAAdaBoost算法运算时间快、准确率高,为风电机组的快速故障诊断提供理论基础。