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风力发电机叶片结冰检测算法研究

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位于寒冷湿润气候区的风力涡轮机普遍存在的叶片结冰问题,但结冰过程时间关联性强、结冰过程缓慢,导致难以直接精确建模,数据驱动间接检测方法显示出了强大潜力.然而,结冰检测的时间窗口长度、时序特征的提取能力和数据信息冗余等问题,限制了数据驱动模型的性能.为解决这些问题,提出了一种基于斯皮尔曼相关系数的降维算法,对数据特征进行降维,减少数据输入冗余并保证时序特征信息的完整.将降维后的数据划分为15min,30min和60min的时间窗口,研究叶片结冰检测的最佳时间长度;最后将特征数据类型分为三类:温度、电流、其他,分别输入Attention-LSTM网络,利用注意力机制施加不同权重,增强模型对影响叶片结冰特征的提取能力.实验结果表明,与其他数据驱动模型对比,所构建的模型具有更优的性能.
Research on ice detection algorithm for wind turbine blades

段亚穷、向勉、周丙涛、谭建军、朱黎

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湖北民族大学,恩施 445000

时间序列 风力发电机 叶片结冰检测 深度学习 注意力

国家自然科学基金国家自然科学基金湖北省教育厅科学技术研究计划-青年人才项目(2020)湖北民族大学博士启动基金(2019)

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2024

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(4)
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