【摘 要】
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准确评估风电机组运行健康状态对于降低机组故障率、减少运维成本十分有利。输出功率是表征风电机组运行性能的最基本参数之一,输出功率的波动能够直观反映机组运行状态的变
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“基于双向辅助服务的主动配电网与微电网互动优化运行”(No.51807051),江苏省自然科学基金青年项目“电力市场环境下主动配电网与微电网联合优化运行”(No.BK20180507),中央高校基本科研业务费项目(No.B200204034)。
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准确评估风电机组运行健康状态对于降低机组故障率、减少运维成本十分有利。输出功率是表征风电机组运行性能的最基本参数之一,输出功率的波动能够直观反映机组运行状态的变化。当实际输出功率明显偏离正常运行状态下的预期值时,则说明机组健康状态可能存在异常,由此文章提出了一种基于输出功率预测的风电机组运行风险度评估方法。首先采用随机森林算法构建了风电机组有功功率短期预测模型,在预测过程中综合考虑了多种气象因素来提高预测精度,进而利用有功功率预测误差对风电机组的风险严重度进行量化;其次,利用模糊C均值算法构建风电机组运行
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