風電安全技術(shù)的發(fā)展在新能源生產(chǎn)安全中具有重要意義。風力發(fā)電機組機艙溫度預測可提前發(fā)現(xiàn)機艙溫度的異常變化,為監(jiān)測和控制系統(tǒng)提供溫度預警信號,從而保障內(nèi)部設(shè)備安全穩(wěn)定運行。提出基于最大信息系數(shù)(MIC)的變量篩選方法,選取與機艙溫度相關(guān)性較高的變量作為輸入變量,然后基于長短時記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)建立了多變量機艙溫度單點預測模型,通過與其它3類預測模型的性能對比表明了所提方法精度更高;基于LSTM網(wǎng)絡(luò)模型的預測結(jié)果及其誤差數(shù)據(jù)集,采用條件核密度估計(CKDE)法建立了不同置信度下機艙溫度預測值的波動區(qū)間,依據(jù)具體實例驗證了不確定性區(qū)間預測模型的有效性和可靠性。

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