基于XGBoost算法的風機葉片結冰狀態評測

摘要：提出一種利用極端梯度提升XGBoost算法對風機葉片結冰狀態進行評測的方法。首先解決風電機組SCADA數據中葉片正常與結冰狀態之間的類別不平衡問題。利用隨機森林算法挖掘數據特征與葉片狀態之間的關系,篩選出與葉片結冰關聯性較強的特征,利用預處理好的數據對XGBoost算法模型進行訓練和測試。通過與梯度提升樹(GBDT)、隨機森林(RF)、支持向量機(SVM)和最近鄰(KNN)模型驗證比較,表明XGBoost算法在風機葉片結冰狀態預測中具有良好的性能,預測結果優于其他算法。