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基于SCADA数据和改进BP神经网络的塔筒应力预测
被引量：
7
1
作者
薛磊
王灵梅
+1 位作者
孟恩隆
郭超
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021年第1期95-102,共8页
针对风电机组载荷监测中应变片寿命短的缺陷,基于风电场海量状态监测数据,利用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行改进,建立塔筒应力预测模型,并通过综合相关系数实现输入参量的有效选择。仿真结果表明,改进后的GA-BP神经网络预测模...
针对风电机组载荷监测中应变片寿命短的缺陷,基于风电场海量状态监测数据,利用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行改进,建立塔筒应力预测模型,并通过综合相关系数实现输入参量的有效选择。仿真结果表明,改进后的GA-BP神经网络预测模型和PSO-BP神经网络模型,预测结果的最大、最小相对误差等指标均比BP神经网络预测模型好;GA-BP神经网络预测模型的塔筒应力预测平均误差为7.04%,相对BP神经网络预测结果误差减少了4.38%,预测精度满足工程需求。所提出的方法建立风电场海量监测数据和塔筒应力数据之间的有效关系模型,可为风电场长期有效的载荷监测提供新的手段。
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关键词
振动与波
塔筒
GA-BP算法
PSO-BP算法
SCADA数据
应力预测
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职称材料
题名
基于SCADA数据和改进BP神经网络的塔筒应力预测
被引量：
7
1
作者
薛磊
王灵梅
孟恩隆
郭超
机构
山西
大学
山西
省风电机组监测与诊断工程技术研究中心
山西乾盛新能源有限公司
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021年第1期95-102,共8页
基金
山西省工程技术研究中心项目(201605D141001)
青海省重点研发与转化计划项目(2019-GX-C27)。
文摘
针对风电机组载荷监测中应变片寿命短的缺陷,基于风电场海量状态监测数据,利用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行改进,建立塔筒应力预测模型,并通过综合相关系数实现输入参量的有效选择。仿真结果表明,改进后的GA-BP神经网络预测模型和PSO-BP神经网络模型,预测结果的最大、最小相对误差等指标均比BP神经网络预测模型好;GA-BP神经网络预测模型的塔筒应力预测平均误差为7.04%,相对BP神经网络预测结果误差减少了4.38%,预测精度满足工程需求。所提出的方法建立风电场海量监测数据和塔筒应力数据之间的有效关系模型,可为风电场长期有效的载荷监测提供新的手段。
关键词
振动与波
塔筒
GA-BP算法
PSO-BP算法
SCADA数据
应力预测
Keywords
vibration and wave
tower drum
GA-BP algorithm
PSO-BP algorithm
SCADA data
stress prediction
分类号
TK83 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SCADA数据和改进BP神经网络的塔筒应力预测
薛磊
王灵梅
孟恩隆
郭超
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2021
7
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