标题：基于数据挖掘的风电机组故障监测技术研究
作者：3纪银超
作者单位：大唐甘肃发电有限公司，甘肃 兰州 730030
关键字：实时监测；物联网；数字孪生；工业4.0；光伏系统
摘要：全球风电装机量持续增长，但风机多处于复杂环境，故障频发，传统监测存在响应滞后、成本高的问题，而监控与数据采集系统记录的海量运行数据为故障监测提供基础。以我国甘肃省某基地中17台风机数据为样本，通过数据采集、模型构建、故障监测三阶段构建预测模型：先筛选核心运行参数，对比5种数据挖掘算法，最终选定泛化能力强的随机森林算法，分为两阶段预测，第一阶段预测任意故障，第二阶段预测具体故障类型。结果显示，随机森林算法准确率最高，第一阶段300 s预测时准确率81%~99%，第二阶段除“脉冲传感器转子监测失效”外，准确率68%~100%，可为风机故障监测提供有效支持。