【摘 要】
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评价风电机组健康状态,合理分配风电场中风电机组的功率,对降低风电场的运维成本有着重要意义。首先,利用风电机组监控与数据采集(supervisory control and data acquisition
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目资助(2017GY-061)
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评价风电机组健康状态,合理分配风电场中风电机组的功率,对降低风电场的运维成本有着重要意义。首先,利用风电机组监控与数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统中的风电机组历史运行数据,训练基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的风电机组输出功率预测模型。然后,根据预测功率和风电机组实测输出功率的偏差幅值将风电机组的健康状态分为良好、一般、较差等三个类别。最后,综合考虑风电场中每台机组的健康状态、最大发电能
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