采用ga-bpnn与tls模型的风电机组异常辨识方法

《采用ga-bpnn与tls模型的风电机组异常辨识方法》是一篇研究风电机组运行状态监测与故障识别的技术论文，全文共32页。该文结合了遗传算法（GA）和反向传播神经网络（BPNN）以及总最小二乘法（TLS）模型，提出了一种高效、准确的风电机组异常辨识方法。

风电机组作为可再生能源系统的重要组成部分，其运行稳定性直接影响发电效率和设备寿命。由于风电机组结构复杂，运行环境多变，因此对异常状态的及时识别具有重要意义。传统的故障检测方法在处理非线性、高噪声数据时存在一定的局限性，难以满足实际应用需求。

本文提出的GA-BPNN与TLS模型融合方法，旨在克服传统方法的不足。其中，GA用于优化BPNN的权重和阈值，提高神经网络的收敛速度和预测精度；而TLS模型则通过最小化数据误差来提升参数估计的准确性。两者相结合，能够在复杂工况下实现对风电机组异常状态的快速识别。

论文详细介绍了模型的构建过程、算法流程以及实验验证方法。通过对实际运行数据的分析，验证了该方法在风电机组异常辨识中的有效性。实验结果表明，该方法相比传统方法在识别准确率和响应速度方面均有显著提升。

此外，文章还讨论了模型在不同工况下的适应性和鲁棒性，为风电机组智能运维提供了理论支持和技术参考。该研究成果对于提高风力发电系统的安全性和可靠性具有重要的现实意义，也为后续相关研究提供了新的思路和方法。