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摘要:
针对风电机组各部件性能分析过程繁琐低效、预测精度不高以及经济效益不足的非正常风电机组状态问题,提出一种基于风电SCADA数据定子温度的预处理算法.通过分析风电SCADA系统采集的各部件数据,对于其中发电机的定子温度,优化数据处理与分析的过程,改进现有的最优组内方差预处理算法,监测定子温度的趋势与非正常温度的状态,提高了对发电机定子的维修效率.通过实例分析表明改进后的最优组方差算法可行且高效,能够准确处理发电机定子温度曲线数据并通过使用神经网络进行预测,显著提高了风电机组中发电机定子温度预测的准确性.
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文献信息
篇名 基于风电SCADA数据定子温度的预处理算法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 发电机定子温度 数据预处理 改进OIV算法 SCADA系统
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 193-198
页数 6页 分类号
字数 4374字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.006464
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 易灵芝 195 1654 20.0 33.0
2 詹俊 9 11 3.0 3.0
3 黄昊 3 0 0.0 0.0
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发电机定子温度
数据预处理
改进OIV算法
SCADA系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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