海上风电机组齿轮箱进口油温异常预测

由于海上风电机组齿轮箱要长期承受无规律的变向变载荷的风力作用以及强阵风的冲击，为保证风电机组可靠运行，对齿轮箱进口油温进行异常预测。结合风电机组SCADA运行数据提出了一种基于SVM-RFECV算法和BP神经网络的风电机组齿轮箱进口油温异常预测方法。首先完成数据的预处理，然后利用SVM-RFECV算法计算不同变量的重要度，并选择平均交叉验证均方误差的最小变量组成最优特征，最后利用选取的最优特征数据建立的BP神经网络的预测模型，实现对风电机组齿轮箱进口油温异常预警。通过海上某风电场现场实际SCADA数据对模型进行验证，结果表明提出的方法能有效实现对风电机组齿轮箱进口油温异常预测。