基于LightGBM的风电机组齿轮箱油温故障预警方法
基本信息
| 申请号 | CN202110871178.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113570146A | 公开（公告）日 | 2021-10-29 |
| 申请公布号 | CN113570146A | 申请公布日 | 2021-10-29 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I;G06Q10/00（2012.01）I;G06Q10/06（2012.01）I;G08B21/18（2006.01）I;G08B21/24（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06F30/27（2020.01）I;G01M13/021（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 赵娟娟;李国庆;黄文广 | 申请（专利权）人 | 国电电力内蒙古新能源开发有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市中智立信知识产权代理有限公司 | 代理人 | 刘蕊 |
| 地址 | 010000内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区昭乌达路175号汇商广场B座五层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于LightGBM的风电机组齿轮箱油温故障预警方法，包括：利用方差排序、Pearson相关系数和递归特征消除筛选特征，对于不同特征组合生成3个数据集；以齿轮箱油温作为因变量，对三个数据集分别按照8:2划分训练集和验证集，并分别建立LightGBM算法监测模型，利用随机搜索和网格搜索的方式检索局部最优的参数组合；通过比较测试样本对应的实际曲线与预测曲线对比图、残差图，以及评价指标的计算结果和模型训练时长，选出拟合效果最好的LightGBM模型和对应的数据集。本发明可准确判断风机故障发生的可能性以及引起故障发生的原因，以提前对风电机组进行故障预测。 |
