【摘 要】
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针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性,提出一种结合relief F算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风场5月某段时间内风力发电机组运行数据并建
【基金项目】
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河北省自然科学基金（F2014502059）
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针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性,提出一种结合relief F算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风场5月某段时间内风力发电机组运行数据并建立数据集,通过relief F算法确定权值向量W,进而使用加权主成分分析法建立正常工作状态下发电机温度模型。利用该模型对同一机组另一段时间运行数据进行故障检测,通过对统计量HotellingT^2（简称T^2）和平方预测误差（简称SPE）的趋势分析最终确定机组运行状态。实验结果表明,提出的方法准确预测出了发电机的温升故障,并减少了误报情
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