风电机组所处工作状态的准确判别,对于掌握风电机组是否安全稳定高效运行具有重要的价值和意义。基于北方某风电场SCADA系统历史大数据,利用统计原理对风电机组特征参数进行了选取,在此基础上建立了一种判别风电机组工作状态的决策树(De...风电机组所处工作状态的准确判别,对于掌握风电机组是否安全稳定高效运行具有重要的价值和意义。基于北方某风电场SCADA系统历史大数据,利用统计原理对风电机组特征参数进行了选取,在此基础上建立了一种判别风电机组工作状态的决策树(Decision Tree Algorithm)算法模型,并对模型参数进行了网格搜索优化,同时使用了新的历史数据对模型泛化能力做了检验,递归计算了风电机组不同状态下的信息增益和信息熵。依据风场历史数据对风电机组6种典型工作状态模式做了判别验证,结果表明该方法能够准确有效地判别给出风电机组工作状态模式,准确率平均达到0.989,从而验证了此方法的可行性和有效性。展开更多
文摘风电机组所处工作状态的准确判别,对于掌握风电机组是否安全稳定高效运行具有重要的价值和意义。基于北方某风电场SCADA系统历史大数据,利用统计原理对风电机组特征参数进行了选取,在此基础上建立了一种判别风电机组工作状态的决策树(Decision Tree Algorithm)算法模型,并对模型参数进行了网格搜索优化,同时使用了新的历史数据对模型泛化能力做了检验,递归计算了风电机组不同状态下的信息增益和信息熵。依据风场历史数据对风电机组6种典型工作状态模式做了判别验证,结果表明该方法能够准确有效地判别给出风电机组工作状态模式,准确率平均达到0.989,从而验证了此方法的可行性和有效性。
