数据挖掘技术在风电机组故障诊断中的应用

发布时间：2017-10-10 04:28

  本文关键词：数据挖掘技术在风电机组故障诊断中的应用

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【摘要】：针对传统的故障诊断方式已经不能满足风电故障系统实时性、准确性的要求,提出了基于Hadoop框架,并结合粗糙集属性约简以及Apriori算法共同处理分析风电机组监测数据,进而实现快速、准确地诊断风机故障的方法:首先利用属性约简减小数据规模,剔除冗余属性项;之后通过MapReduce框架改进Apriori算法,提高数据挖掘效率,降低时间和空间复杂度.实验表明:该算法在保证诊断准确率的前提下,具有良好的性能,也证明了该算法的有效性和可行性.
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;
【关键词】： 故障诊断 Hadoop框架 属性约简 Apriori算法
【基金】：天津市科技支撑项目(14ZCDZGX00818)
【分类号】：TP311.13;TM614
【正文快照】： 近年来,风能作为清洁能源在改善中国能源结构方面发挥着越来越重要的作用[1].由于风电场自身的特殊性及负荷的不稳定性,对风电场的安全性和经济效益都产生了极大影响.因此,对风电机组故障诊断的实时性、准确性提出了很高的要求.然而,不同厂商的风机所采集的数据类型、位数、存

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4 李t，

本文编号：1004353