[发明专利]一种基于数据建模的风电叶片结冰推测方法有效
| 申请号： | 201811174245.0 | 申请日： | 2018-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN109209790B | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 周书锋;黄小光;史晓鸣;潘东浩;周民强 | 申请（专利权）人： | 浙江运达风电股份有限公司 |
| 主分类号： | F03D80/40 | 分类号： | F03D80/40 |
| 代理公司： | 33109 杭州杭诚专利事务所有限公司 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310006 浙江省杭州市余杭区余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于数据建模的风电叶片结冰推测方法，包括数据收集、数据预处理、结冰状态标注、训练集和验证集划分、构建特征、建立预测未来结冰模型、建立推测当下结冰模型和模型验证，该方法通过对已知风力发电站运行参数和风电叶片历史结冰信息进行处理，得出每台风力发电机的特征值和结冰标签，再根据特征值和结冰标签获得预测未来结冰模型，之后根据预测未来结冰模型输出结果、特征值及叶片结冰信息获得推测当下结冰模型。本发明的优点是：采用风力发电机组实时运行参数进行建模和预测，成本低、效率高、解释性强；以当前数据预测未来结冰状态，再根据当前数据和未来结冰状态推测当下结冰状态，增强了模型对于结冰变化趋势敏感程度。 | ||
| 搜索关键词： | 结冰 结冰模型 结冰状态 预测 风电叶片 数据建模 标签 风力发电机组 实时运行参数 台风力发电机 风力发电站 数据预处理 变化趋势 模型验证 输出结果 数据收集 数据预测 信息获得 运行参数 电叶片 解释性 训练集 验证集 构建 建模 叶片 标注 敏感 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据建模的风电叶片结冰推测方法，其特征是：包括以下步骤：/nS1：收集数据：收集多台风力发电机组的实时运行参数及风电叶片结冰信息；/nS2：数据预处理；/nS3：结冰状态标注：根据各个时段内各个发电机组风电叶片的结冰信息标注结冰状态标签；/nS4：训练集和验证集划分：在每台风力发电机组收集的数据中选取一个时间段内数据作为的样本，将多个样本划分为训练集和验证集；/nS5：构建特征：根据每台风力发电机的实时运行参数获得功率残差特征、温度差值特征和加速度矢量合成特征；/nS6：建立预测未来结冰模型：给训练集内各组数据标注未来结冰标签，以步骤S5中三个特征为输入，未来结冰标签为输出建立预测未来结冰模型并模型训练；/nS7：建立推测当下结冰模型：以步骤S5中三个特征及预测未来结冰模型的输出为输入，当下结冰标签为输出建立推测当下结冰模型并模型训练；/nS8：模型验证：采用验证集对持久化推测模型进行验证并采用机器学习性能指标评价模型。/n
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