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基于改進K-means聚類算法與馬爾可夫鏈的風機性能評估新方法

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摘  要：為解決常規(guī)風功率曲線法對風機發(fā)電性能評估時，因數據刪除過多造成發(fā)電性能評估不準確的問題，提出一種基于改進K-means聚類算法與馬爾可夫鏈的風機性能評估新方法。首先，使用改進的K-means方法對風機輸出功率-風速散點圖進行工況劃分；其次，通過對比實驗確定最佳聚類中心數目，使用馬爾可夫鏈針對聚類后的數據建立狀態(tài)轉移矩陣，求出風機異常指數，據此分析引起風電機組發(fā)電效率下降的根源。（剩余7320字）

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