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基于机器学习的风电机组雷击快速识别系统
A Machine Learning-Enhanced System for Rapid Detection of Lightning-Impacted Wind Turbines
Chanaka Keerthisinghe · Aijun Deng · Xueyin Yu · Rosebud J. Lambert 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年12月 · Vol.41
本文提出三步框架实现风电机组雷击事件的快速确认：结合雷电参数、历史报警模式及SCADA数据的机器学习异常检测，聚焦转速、风速和变桨角。在26台实证雷击机组与1650台邻近雷击未损机组上验证，最高置信度下召回率96%、精确率86%，具备规模化部署能力。
解读: 该研究虽聚焦风电，但其SCADA驱动的AI故障诊断框架可直接迁移至阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列储能系统的状态监测中；尤其适用于风光储混合电站中风-光-储设备的协同雷击风险预警。建议将该算法模块集成至iSolarCloud的‘智能诊断’子系统，并适配组串式...