【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风机台风损毁预测，尤其涉及一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、海上风电作为可再生能源发展的重点领域，由于陆地上经济可开发的风资源越来越少，全球风电场建设已出现从陆地向近海发展的趋势。
3、极端天气日益频发，而台风天气发生频率较高，对海上地区造成严重影响。台风带来的风雨以及次生灾害，无疑会对海上风电设备造成严重破坏，严重影响海上风电系统稳定运行。
4、目前已经提出了许多台风灾害下风机损毁预测模型，主要对风机进行建模，分析风机在台风下的受力情况，利用应力干涉模型对其受力情况进行分析，但是目前现有方法大多基于应力干涉模型，该方法预测精度较高，但是因为其需要对每个风机进行物理建模，建模复杂度较高，另外其考虑的因素有限，若考虑大量的影响因素，会降低预测精度和预测效率。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的至少一项技术问题，本专利技...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，所述基于风荷载与风机设备关系，结合老化与腐蚀情况计算得到第一风机损毁概率，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，获取风机监测数据后，构建多源异构数据库，所述风机监测数据具体包括：设计风速、最大阵风风速、风机运行年限、海拔、湍流强度、空气密度和风切变指数。
4.如权利要求1所述的一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，获...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，所述基于风荷载与风机设备关系，结合老化与腐蚀情况计算得到第一风机损毁概率，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，获取风机监测数据后，构建多源异构数据库，所述风机监测数据具体包括：设计风速、最大阵风风速、风机运行年限、海拔、湍流强度、空气密度和风切变指数。
4.如权利要求1所述的一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，获取风机监测数据后，还包括对数据进行预处理，采用孤立森林算法进行离群点检测，将异常数据剔除。
5.如权利要求4所述的一种基于机器学习修正的风机台风损毁预测方法，其特征在于，所述采用孤立森林算法进行离群点检测，将异常数据剔除，具体包括：
6.如权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱韶华，张盼盼，王宇，阴俊生，宋兴涛，徐啸，
申请(专利权)人：山东电力工程咨询院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。