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基于INNER-DBSCAN和功率曲线模型的风机异常状态检测 被引量：7
1
作者 陈警钰 陈玉航 《电力科学与工程》 2017年第8期27-34,共8页
针对目前风电机组异常运行状态无法快速检测问题,提出一种基于INNER-DBSCAN算法和功率曲线模型的数据驱动实时检测方法。该方法先利用贝茨理论和RC模型构造一个新的约束来进行数据预处理,剔除机组极端异常运行数据;再基于提出的区间DBS... 针对目前风电机组异常运行状态无法快速检测问题,提出一种基于INNER-DBSCAN算法和功率曲线模型的数据驱动实时检测方法。该方法先利用贝茨理论和RC模型构造一个新的约束来进行数据预处理,剔除机组极端异常运行数据;再基于提出的区间DBSCAN算法对数据进行聚类,得到正常数据和异常数据;最后利用区间邻域最值对正常数据进行边缘识别,构造风电机组正常运行时的功率曲线模型,并通过模式图的上下临界值识别风机异常运行状态。利用8台风电机组SCADA数据进行实验,结果表明,该方法能有效实时检测风机异常运行状态。 展开更多
关键词 风电机组 inner-dbscan 实时检测 异常运行 功率曲线模型
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