Vindenergin har genomgått en stor utveckling under det senaste årtiondet. Vindturbinernas tillgänglighet och tillförlitlighet, särskilt för offshoreanläggningar, behöver dock förbättras, vilket i hög grad påverkar kostnaden för vindkraft. Driftskostnaden för vindkraftverk är nära beroende av komponentfel och reparationshastighet, medan feldetektering och isolering kommer att vara till stor hjälp för att förbättra tillgängligheten och tillförlitlighetsfaktorerna. I detta papper, en effektiv maskininlärning metod, slumpmässiga skogar (RFs) i kombination med extrem lutning öka (XGBoost), används för att fastställa den datadrivna vindturbin fel detektion ram. I den föreslagna konstruktionen används RF för att rangordna funktionerna efter betydelse, som antingen är direkta sensorsignaler eller konstruerade variabler från tidigare kunskap. Sedan, baserat på de toppranking funktioner, XGBoost tränar ensemble klassificerare för varje specifikt fel. För att kontrollera den föreslagna metodens effektivitet utförs numeriska simuleringar med hjälp av den senaste vindturbinsimulatorn FAST för tre olika typer av vindkraftverk både under och över märkförhållanden. Det visas att det föreslagna tillvägagångssättet är robust mot olika vindkraftverksmodeller, inklusive offshoremodeller, under olika arbetsförhållanden. Dessutom kan den föreslagna ensembleklassaren skydda mot övermontering, och den uppnår bättre resultat för feldetektering av vindturbiner än stödvektormetoden vid hantering av flerdimensionella data.
Data mining tekniker som RF och Extreme Gradient Boost (XGBoost) används för att diagnostisera fel och fel i vindkraftverk REF.
A Data-Driven Design for Fault Detection of Wind Turbines Using Random Forests and XGboost
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}