江西省水投能源发展有限公司新能源运维分公司
纸质出版:2026
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李威. 基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术[J]. 江西电力, 2026,50(2):49-52+63.
李威. 基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术[J]. 2026, 50(2): 49-52+63.
李威. 基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术[J]. 江西电力, 2026,50(2):49-52+63. DOI:
李威. 基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术[J]. 2026, 50(2): 49-52+63. DOI:
为解决传统风力发电机组故障诊断中监测不全面、准确率低的问题,文中提出基于多传感器监测系统与改进自适应蝙蝠优化算法的方案。构建分层式监测系统,实现振动电流等多源数据采集与特征融合,在算法中引入混沌映射初始化、自适应双模式搜索及误差反馈机制。结果显示,该方案故障诊断准确率达98.20%,较传统算法提升12.5%,平均预警提前48.3 h,响应延迟45.9 ms。该技术可有效提升故障诊断精准性与可靠性,为风电场智能运维提供解决方案。
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