基于实测数据和机器学习的风电机组载荷预测模型

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摘 要：快速准确预测风电机组载荷对机组设计及安全运行具有重要意义。该文通过机组原型测试和数据标定得到风电机组关键部位载荷数据，利用Pearson系数分析多种实测机组状态数据和气象数据的统计量与载荷特性之间的相关性，基于相关性排序确定预测模型输入参数。采用极端随机森林算法建立风电机组载荷预测模型，全面预测机组关键部位极限载荷、平均载荷和等效疲劳载荷。（剩余9132字）

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