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摘要:
为了实现风电机组故障预警和智能状态检修,提出了风电机组运行状态趋势的灰色非等间隔预测研究。首先,考虑不同间隔段历史数据所反映机组趋势和变化规律差别,对监测数据抽取多组非等间隔时间序列,利用平均弱化缓冲算子,分别建立非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。其次,引入关联度概念,选择各组非等间隔灰色预测值与实际值之间最大关联度的预测结果,应用建立的灰色关联组合预测模型,对某850kW变速恒频风电机组的发电机转速及部件温度等运行状态参数进行预测。最后,对某2MW风电机组运行转速进行预测,并与反向传播(BP)神经网络和支持向量机方法的预测结果进行比较,结果表明风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测具有较高的精度。
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文献信息
篇名 风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测
来源期刊 电力系统自动化 学科 工学
关键词 风力发电 风电机组 运行状态 趋势预测 非等间隔预测 灰色关联
年,卷(期) 2012,(9) 所属期刊栏目 绿色电力自动化
研究方向 页码范围 29-34
页数 6页 分类号 TM715
字数 4485字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李辉 109 2093 26.0 42.0
2 李学伟 4 219 4.0 4.0
3 胡姚刚 1 29 1.0 1.0
4 杨超 52 666 15.0 23.0
5 赵斌 20 390 13.0 19.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
风力发电
风电机组
运行状态
趋势预测
非等间隔预测
灰色关联
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
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449556
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