基于特征选择和XGBoost的风机叶片结冰预测

摘要：

风电场风机叶片积冰会造成风电机组的效率降低,严重时会导致叶片断裂,严重威胁风电场的正常生产运行.提出了一种基于Relief的特征选择和XGBoost的风机叶片结冰预测方法,能够根据风机运行的SCADA数据对叶片结冰的早期过程进行精确预测,并采用某风电场的2台风机数据进行模型验证和对比试验,取得了较好的预测精度,提升了预测速度,能够有效预测早期叶片结冰故障的发生,从而为降低风机的效率损失和风机的运行风险提供数据支撑.

关键词：XGBoost、特征选择、叶片结冰、结冰预测、Relief、风机效率

所属期刊栏目：41

分类号：TM614;TK83(发电、发电厂)

在线出版日期：2019-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：31-33,118