公开(公告)号：CN118468167A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410208085.6

申请日：2024-02-26

申请人： 东北电力大学 ,  辽宁铁法能源有限责任公司

发明人： 王鹤 ,  李靖雨 ,  李石强 ,  于华楠 ,  边竞 ,  李国庆 ,  王振浩 ,  王健

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2413 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082 ,  G06F18/10

摘要： 一种基于动态集群的风电机组异常状态检测方法，属于电力系统技术领域。本发明的目的是考虑到不同时间段下运行环境及风机状态的差异，提出了动态集群方法，最后将滑动时窗与相似机组预测残差的分位数相结合作为实时预警阈值的基于动态集群的风电机组异常状态检测方法。本发明包括提出了风电机组动态集群方法，构建考虑时空相关性的风电机组集群；对核极限学习机进行优化，提出WLNGO‑5CV‑KELM回归模型；将滑动时窗与相似机组预测残差的分位数相结合作为实时预警阈值，实现对目标风电机组的异常检测。本发明降低误判情况的发生，为维修人员提供充足的抢修时间。