← 返回列表

一种正常与极端工况下风电机组整机性能综合评估方法

申请号: CN202311060758.X
申请人: 三峡大学
申请日期: 2023/8/22

摘要文本

本发明提供了一种正常与极端工况下风电机组整机性能综合评估方法,根据机型选择、安装位置、设计要求、安装与维护成本等要求确定整机参数;根据安装位置的实测数据拟合推算与选择平均风速与脉动风速在正常与极端工况下的分布函数与模型;基于FAST构建风电机组整机仿真模型,并对模型进行求解,获取所需的数据;对获取到的数据进行数据标记、数据重采样、数据归一化预处理操作;对预处理后的数据进行基于整机综合性能分析和XGBoost特征选择;选择相应参考值,对比模型求解得到数据与相应参考值进行对比;根据设计要求和工程经验对各项特征赋予权重,将特征以重要度排序后采用递增特征维度;利用测试集进行测试,评估风电机组的整机模型的综合性能。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种正常与极端工况下风电机组整机性能综合评估方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311060758.X
申请日 2023/8/22
公告号 CN117333029A
公开日 2024/1/2
IPC主分类号 G06Q10/0637
权利人 三峡大学
发明人 李垚; 余小辉; 邓月; 倪高翔; 朱才朝; 谭建军
地址 湖北省宜昌市西陵区大学路8号

专利主权项内容

1.一种正常与极端工况下风电机组整机性能综合评估方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,根据机型选择、安装位置、设计要求、安装与维护成本要求确定整机参数;S2,根据安装位置风场的实测数据拟合推算与选择平均风速与脉动风速在正常与极端工况下的分布函数与模型;S3,基于FAST构建风电机组整机仿真模型,并对模型进行求解,获取所需的数据;S4,对获取到的数据进行数据标记、数据重采样和数据归一化一系列预处理操作;S5,对预处理后的数据进行基于整机的综合性能分析和XGBoost特征选择;S6,选择相应参考值,将模型求解得到数据与相应参考值进行对比,据此判断整机综合性能优良程度;S7,根据设计要求和工程经验对各项特征赋予权重,将特征以重要度排序后采用递增特征维度的方法,比较一维残差神经网络模型的准确率;S8,利用测试集进行测试,评估风电机组整机模型的综合性能。