研究了一种基于数据挖掘技术的异常检测模型,根据这种模型所建构的系统具有一定的准确性、可扩展性与自适应性.此外对该模型中的一些关键技术进行了研究.
针对目前风电机组状态监测系统存在的不足,提出了基于健康样本的风电机组状态评估与异常检测系统,该系统建立了风电机组工况参数和关键部件性能参数间的映射关系,通过实时计算风电机组关键部件性能参数的健康值,能实时评估其运行状态。实例分析表明,该系统克服了单一静态阈值报警的不足,能有效地识别出机组关键部件存在的异常。
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