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基于流形降维的风电机组运行状态评价
一、引言
风力发电是当今世界清洁能源领域的重要组成部分，对于环境保护和能源节约具有重要意义。然而，风电机组运行状态的复杂性和不确定性，使得对其运行状态的准确评价成为一项重要任务。本文旨在研究基于流形降维的风电机组运行状态评价方法，以提高风电机组运行的稳定性和效率。
二、风电机组运行状态评价的背景及现状
风电机组由风轮、发电机、控制系统等组成，其运行状态的评价对提高发电效率和保障设备安全具有重要意义。目前，风电机组运行状态的评价主要依赖于传统的统计方法和机器学习方法。然而，这些方法在处理高维数据时，容易出现过拟合、数据冗余等问题。近年来，流形学习理论为高维数据
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