本发明属于新能源领域,具体涉及一种风电机组叶片结冰检测方法。构建基于自适应增强学习的叶片结冰检测模型。首先,获取风机的SCADA监测数据,对时间序列数据进行采样,剔除异常数据,进行数据特征筛选,并对数据进行标准化处理。然后,选择关键特征进行弱分类器训练预测,并根据迭代分配弱分类器权重,最终加权得到自适应增强学习后的强分类器模型,最终得到叶片结冰检测结果。
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