《表4 3种分布模型对发电机前端轴承温度的拟合精度》

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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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以17号机组2012年5月的数据为例，采用GA-BPNN对发电机前端轴承温度进行预测，模型输入参数为风速、前一时刻发电机前端轴承温度、主轴承齿轮箱侧温度，获取预测时间尺度为1，10，15min时的预测误差，并分别建立预测残差的正态分布模型、Logistic分布模型与TLS分布模型。表4为3种预测时间间隔下不同概率分布模型对发电机组前端轴承温度预测误差的拟合精度。