[发明专利]一种基于聚类分析和神经网络的风电噪声评价方法有效
| 申请号： | 201510920434.8 | 申请日： | 2015-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN106873359B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 马晓晶;王文卓;薛扬;王瑞明;陈晨;李少林;孙勇 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院;国家电网公司;中电赛普检验认证（北京）有限公司;中电普瑞张北风电研究检测有限公司 |
| 主分类号： | G05B13/02 | 分类号： | G05B13/02 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于聚类分析和神经网络的风电噪声评价方法，所述方法包括下述步骤：风电机组噪声测试；风电机组主控制系统数据收集和验证；数据聚类分析；BP神经网络模型训练；得出噪声评价结果。本发明所采用的风电噪声评价方法简化测试流程，充分利用风电机组SCADA系统运行数据，采用神经网络模型对噪声进行预测，实现经济高效的风电场噪声评价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 聚类分析 神经网络 噪声 评价 方法 | ||
【主权项】：
一种基于聚类分析和神经网络的风电噪声评价方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：步骤1：风电机组噪声测试；步骤2：风电机组主控制系统数据收集和验证；步骤3：数据聚类分析；步骤4：BP神经网络模型训练；步骤5：得出噪声评价结果。
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