热能动力工程

作者：马良玉，赵尚羽，孙佳明，於世磊

单位：华北电力大学 自动化系，河北 保定 071003,,华北电力大学 自动化系，河北 保定 071003,,华北电力大学 自动化系，河北 保定 071003,,华北电力大学 自动化系，河北 保定 071003,

关键词：风电机组;极端随机森林;异常工况预警;滑动窗口;网格搜索

提出一种基于网格搜索优化（GS）极端随机森林（ERF）模型的风电机组性能预测及异常状态预警方法。首先，采用离散度分析法清洗噪声和异常工况数据，以获取建模用正常运行状态数据。其次，通过分析风机运行与控制原理，选取与转速和功率具有较高相关度的特征参数作为模型输入，完成预测模型训练和验证，并对比ERF模型与其它几种模型的建模效果。最后，基于滑动窗口算法确定窗宽为10 min，增量为1 min，计算窗内数据的平均绝对误差作为状态指标，采用非参数估计确定发电机转速阈值为33.78，有功功率阈值为55.07。借助某风电机组真实历史运行数据和故障样本，验证异常状态预警方法，结果表明，该方法能够对即将发生的故障进行检测，预警时间比实际故障时间有效提前。

来源：2022年第2期

《热能动力工程》期刊编辑部

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