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本发明公开了属于风电机组运行状态监测与分析、健康状况评估及发电性能评价技术领域的一种基于迁移成分分析的多风电机组运行状态辨识方法。首先,挖掘风电功率关键影响参数,构造风电机组运行特征数据集;然后,构建基于迁移成分分析的多风电机组运行数据分布同化模型,获取多风电机组运行数据分布同化数据集;之后,构建基于机器学习的目标风电机组正常行为模型;最后,基于目标风电机组正常行为模型,获取不同风电机组功率预测残差,实现多风电机组运行状态的批量辨识。所提模型能够同时兼顾辨识精度和效率,可为风电机组运行状态监测与
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113761692 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202111182174.0
(22)申请日 2021.10.11
(71)申请人 中国长江三峡集团有限公司
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