公开(公告)号：CN109522627B

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN201811296712.7

申请日：2018-11-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘尧 ,  孔宪光 ,  崔欢 ,  程涵 ,  申溪 ,  戴振宇

IPC: G06F30/20

Abstract: 本发明提出了一种基于SCADA数据的机叶片结冰预测方法，用于解决现有技术中存在的预测准确率较低，且在风机叶片结冰状况不明显时无法实现预测的局限性技术问题。实现步骤为：获取归一化SCADA数据；获取影响风机叶片结冰的特征数据集；构建并训练风机叶片结冰预测模型；对训练后的风机结冰预测模型进行优化；对风机叶片是否结冰进行判断。本发明充分考虑所有采集的数据对风机叶片结冰的影响，在提升风机叶片结冰状态预测准确度的前提下，实现了对风机叶片结冰的实时预测诊断。

公开(公告)号：CN109522627A

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201811296712.7

申请日：2018-11-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘尧 ,  孔宪光 ,  崔欢 ,  程涵 ,  申溪 ,  戴振宇

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明提出了一种基于SCADA数据的机叶片结冰预测方法，用于解决现有技术中存在的预测准确率较低，且在风机叶片结冰状况不明显时无法实现预测的局限性技术问题。实现步骤为：获取归一化SCADA数据；获取影响风机叶片结冰的特征数据集；构建并训练风机叶片结冰预测模型；对训练后的风机结冰预测模型进行优化；对风机叶片是否结冰进行判断。本发明充分考虑所有采集的数据对风机叶片结冰的影响，在提升风机叶片结冰状态预测准确度的前提下，实现了对风机叶片结冰的实时预测诊断。