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摘要
针对极端天气导致风电机组频繁故障，提出了一种基于改进贝叶斯网络的风电机组故障诊断与风险预测模型。该模型计及气象因素与风机故障之间的关联，利用Relief F算法计算故障特征权重，得到最优特征集合；建立计及气象因素的基于贝叶斯网络的风电机组故障诊断与风险预测模型，利用正向诊断技术得到故障诊断策略，并通过反向推理技术对风险事件进行预测。将文中提出的模型进行受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)验证，结果表明所提模型ROC曲线下面积(area under curve, AUC)为0.904 9,验证了所提模型的有效性，可以为风电机组故障诊断和风险预测提供有效依据。
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