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公开(公告)号：CN106779200A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611116628.3
申请日：2016-12-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于在历史数据中进行相似搜索的风电机组状态预测方法，涉及风电机组状态监测技术领域。该方法对历史数据进行预处理后，进行风机属性选择与降维，通过改进的K均值聚类算法对降维后的数据进行聚类分析，李彤历史数据相似查询进行风机运行状态的预测。本发明提供的基于在历史数据中进行相似搜索的风电机组状态预测方法，能够将风电机组的历史运行数据建立数据库，并通过实时的运行数据与风机自身以及与其相似的风机历史数据进行对比对风电机组的状态进行评估。
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