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运用小二乘支持向量机(LSSVM)对发电机组的叶弯矩和输出功率进行回归预测，接着分别运用残差控制图和响应控制图的方法对发电机组的状态进行监测。运用小二乘支持向量机的方法，建立了以风速、有功功率为输入，风轮转速、3个的桨距角和变桨驱动电流为输出的多输入多输出非线系统，然后通过混合高斯模型识别风机变桨系统的状态。运用支持向量机(SVM)对发电机组的故障数据进行分析分类，建立分类模型，通过对状态参数数据进行分类，从而可以判断发电机是否出入故障状态，通过这个方法可以对发电机进行故障诊断。
    都是运用ANFIS对发电机组的正常状态下的参数进行模型的建立，并通过比较1}7值与残差的大小来对发电机组的状态进行监测，并判断其是否发生故障。以含有非线项的变桨距系统为研究对象，以发电机组SCADA系统数据为基础，通过构造ANFIS故障诊断模型来拟合风速、桨距角、电机转速、功率输出与发电机组运行状态之间的规律，实现故障诊断的自适应。
近20多年来，随着我国经济的飞速发展，煤炭、石油等可以带来严重污染的能源无节制的使用，随之而带来的是环境的污染与能源的短缺。可再生能源具有可循环使用，并不会引起污染的特点，因此大力发展和利用可再生能源是现在世界的一种趋势。在世界范围内的能源发展战略都是以发展和利用可再生能源为基础。在众多可再生能源中，储量是十分巨大的，并且对的利用相对容易一些，因此引起了世界范围内的各个国家重视，成为了一种发展十分迅速可再生能源。**的蕴藏量十分巨大的大，其**蕴藏量大约为2.74x 109MW，其中可以利用的达到了2x l O}MW，比地球上的可开发利用的水能总量还要大10倍。我国的**面积辽阔，并且具有很长的海岸线，具有非常巨大的蕴藏量，其中在陆地上的蕴藏量达到了2._53亿千瓦，在海洋上的蕴藏量也达到了大约8亿千瓦的地步，因此我国发电的发展潜力是十分巨大的。

进入21世纪，在世界范围内，能源和环境问题**，我国发电逐渐进入高速发展时期。更促进了我国市场的发展。2006年，我国的机组装机总容量达到了2600MW之多，在世界发电市场具有举足轻重的地位。从2009年以来，我国的发电市场从快速增长趋势渐渐放缓，处于较为平稳的发展期，到2013年全国机组装机总容量己然达到91423MW}6}。于此同时国外对于市场也十分关注，欧盟的一些发达国家预计在202_5年使其发电占到总电能的1 _5 070，到2030年大到总电能的2_5 070，关于美国也计划大力发展发电市场，并且使其在国家总电能中的比例稳步提升。在**其他国家大力发展发电产业的时候，我国在国家政策大力支持下对发电产业的投入与发展也望其项背，并随着这几年的发展己然成为**大的市场。

我国具有巨大的发电机组总装机容量，相应的需要投入很大的运维成来保证发电机组安全运行。由于发电机组绝大部分都是出于无人区、海上、戈壁滩、高原等地域的丰富处，白天气温较高、夜晚气温较低，有的地方气压也多不相同，而且还具有方向、载荷不定的作用和冲击，因此发电机组所处于十分恶劣环境当中。这么复杂多变的运行环境势必会使发电机组的故障频繁发生，对发电的安全与经济造成直接的影响。对于市场来说，降低发电成是必然需要解决的问题。并且对于大于天的安全问题来说，保持发电机组长期稳定的发展是十分重要与必要的。因此一定要对发电机组进行状态监测，时刻确保发电机组运行在状态。发电机组的使用寿命一般为20年，在运行过程中出现各种故障在所难免。陆上发电机组的运营维护成占总投资成12%左右，由于海洋的环境的多变恶劣等特点，海上发电机组运营维护成占比更是达到了23%之多。发电机组机构的复杂以及影响因素的多样大大增加了了发电机组发生故障的几率，机组一旦发生故障，可能会造成巨大的经济损失、社会影响甚至人员伤亡。

为了能够在发电机组严重损伤发生之前能够及时维修，避免重大事故的发生，与此同时还要尽量避免在发电机组还处于状态下进行没有用处的维修，白白的浪费维修资源。而且对于海上发电机组这种不能随时进行检修的机组，需要对其进行运维提前安排，所以应该可以实时的对发电机组的状态进行监测，从而提早发现海上发电机组劣化程度。因此发电机组的状态监测与异常识别对于发电机组的安全运行是一种十分有效的措施。据日统计，运用发电机组状态监测与异常识别相关技术，发电厂的运维成可以大大减少，与此同时也可以大大的减少发电机因故障而产生的停机时间，因此效益是非常可观。因此，针对发电机组运维成的降低和风机的运行效率和可靠的提高问题，对发电机组进行状态监测和异常识别研究具有十分重要的现实意义。


针对要处理分类变量的问题，提出运用混合输入模糊网络来解决这一问题，介绍了混合输入模糊网络的模型结构、模型结构辨识和其训练算法。进行数值仿真对比实验，通过对比基于T-S模糊网络与混合模糊网络输入模型来混合输入模糊网络模型在处理分类变量具有较好的效果。
    3>以往对力发电机多个参数的监测通常通过建立多个状态监测模型实现，易造成模型繁多、误报率高等问题。同时考虑到发电机系统的不同运行工况，提出基于混合输入模糊网络对发电机正常运行下的状态参数模型。该模型可以把分类变量引入模型中，解决了发电机系统的不同运行工况状态参数之间具有不同映射关系这一问题。并建立发电机组状态参数的多输入多输出模型，同时解决了以往模型繁多等问题。
    4)对发电机的状态监测与状态的目的是为了判断发电机是否处于异常状态。运用多元高斯函数模型对发电机进行异常识别。运用多元高斯函数建立发电机正常状态参数模型下的残差模型。并通过梯度下降的方法选择1}7值，并通过是否**1}7值来进行判断发电机是否处于异常状态。
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