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采用GA-BPNN与TLS模型的风电机组异常辨识方法
风力发电作为清洁能源之一，在全球得到了越来越广泛的应用。然而，由于风力发电场地通常位于野外，维护和监测风力发电机组的技术难度较大，尤其是对于机组的异常状态识别和故障诊断。因此，研究一种能够较为准确地识别风力发电机组的异常状态的方法具有重要的理论和实用意义。在众多的异常辨识方法中，GA-BPNN与TLS模型结合的方法是比较高效和准确的。
GA-BPNN是基于遗传算法(GA)和BP神经网络(BPNN)的机器学习方法，它将遗传算法应用于BP神经网络的训练过程中，能够提高神经网络的泛化性能和收敛速度。GA-BPNN在异常识别方面有所突破，主要是对于少量的数据进行训练的情况下依然表现出良好的性能。
TLS模型是指“TotalLeastSquares”模型，它是一种基于最小二乘法的线性回归模型，能够处理数据中存在的测量误差和噪声，提高回归模型的拟合能力。TLS模型在异常识别方面比传统的线性回归模型表现更加出色，特别是对于多元数据的回归分析，它能够提高回归分析的准确性和稳定性。
本文的研究，将GA-BPNN和TLS模型进行了结合，采用机器学习方法，对风力发电机组的异常状态进行辨识。具体的操作方法是，首先将采集到的风力机组工况数据进行处理和预处理，包括数据清洗、变量选择和数据缺失值处理等。然后将预处理后的数据输入到GA-BPNN和TLS模型中进行训练和识别。具体步骤如下：
步骤一：数据预处理
对于采集到的原始数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值修正和数据标准化等。将通过数据预处理得到的特征数据作为训练模型所需的特征向量，将标签值作为模型的输出。
步骤二：构建GA-BPNN和TLS模型
将预处理后的数据输入到GA-BPNN和TLS模型中进行训练，以得到具有较好泛化性能的模型。在训练过程中，通过遗传算法对网络的权重和阈值进行优化，得到具有最优性能的网络结构和参数。
步骤三：异常状态识别
将采集到的实时数据输入到已训练好的模型中进行分类识别，以得到风力机组的当前工作状态。如果识别结果为异常状态，则系统将发出警报并进入相应的故障检查程序。
本文采用了某风电场的实际数据进行了测试，结果表明，GA-BPNN与TLS模型结合的方法具有较高的识别准确率和稳定性，在风力机组的异常状态识别方面能够有效地应用。笔者认为，尽管GA-BPNN和TLS模型结合的方法在异常状态识别方面取得了较好的效果，但在实际应用中仍需要进一步优化与改进，使其更加稳定和可靠。