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申请/专利权人：湖南世优电气股份有限公司
摘要：本发明涉及一种风力发电机组载荷重构方法，应用于风力发电机组在线监测技术领域。包括：从SCADA系统获取风机叶片运行数据，识别得到不确定性因素；基于SCADA数据对风力机运行中的不确定性输入进行分类和建模，构建p‑box变量；对生成的p‑box变量进行随机采样，获得获取具有区间和概率不确定性的样本数据；基于SIR技术，对通过双层采样随机选取的不确定性输入数据进行降维处理；构建一个切片逆回归技术‑稀疏多项式混沌展开模型并进行准确性分析；根据优化模型，对风力发电机组载荷进行不确定性分析，得到载荷的置信度预测结果。本发明能够对风力发电机组载荷全面监测与评估，提升运行安全性和稳定性。
主权项：1.一种风力发电机组载荷重构方法，其特征在于，包括以下步骤：从SCADA系统获取风机叶片运行数据，根据所述运行数据识别风机运行过程中影响风力发电机组载荷的不确定性因素；通过使用Johnson分布拟合技术，基于SCADA数据对风力机运行中的不确定性输入进行分类和建模，构建p-box变量，以准确描述不确定性因素对风力发电机组载荷的影响；基于双层采样技术，对生成的p-box变量进行随机采样，获得获取具有区间和概率不确定性的样本数据，所述样本数据包含风速、风向角、温度、湍流风速和风廓线；基于切片逆回归技术，对通过双层采样随机选取的不确定性输入数据进行降维处理，保留其关键特征，从而获得降维后的数据；基于降维后保留关键特征的不确定性输入数据，选择最优多项式基函数，构建稀疏多项式混沌展开模型；基于构建的稀疏多项式混沌展开模型，将其系数表示为区间分布参数的二次多项式函数形式，重新计算多项式系数，从而构建一个切片逆回归技术-稀疏多项式混沌展开模型；综合考虑MSE和R2的数值大小，进而对切片逆回归技术-稀疏多项式混沌展开模型进行准确性分析，通过调整模型的多项式阶数p和基函数数量，以优化模型的精度和计算效率的最佳平衡；根据所述优化的切片逆回归技术-稀疏多项式混沌展开模型模型，对风力发电机组载荷进行不确定性分析，得到载荷的置信度预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南世优电气股份有限公司 一种风力发电机组载荷重构方法
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