《表1 风电机组状态参数：采用GA-BPNN与TLS模型的风电机组异常辨识方法》

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《采用GA-BPNN与TLS模型的风电机组异常辨识方法》

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本文SCADA数据均采集自华北某51 MW风电场，该风电场共有34台双馈风电机组，SCADA数据采样率为1次/s。SCADA的主要状态参数及传感器安装位置如表1和附录A图A1所示，其中第1类参数与环境因素密切相关，第2类参数与环境因素相关性较小。由于通过设定固定阈值即可实现第2类参数的异常辨识，本文主要针对第1类参数的异常辨识方法开展研究。