基于深度学习的风电机组参数故障预测技术研究

摘要：

因为风电机组事故发生频繁,所以风电机组的状态监测技术显得尤为重要.传统的状态监测都是孤立的看待一个测点参数,每个测点使用固定的报警上下限,一个界限用于所有工况.基于此种弊端,研究风电机组运行参数之间的相关性,利用深度学习方法建立参数之间交叉拟合模型,实时监测参数实际值相对于预测值的相对误差值进行参数预警,实现多状态参数同步监测,提早发现故障征兆,实现早期预警.

关键词：故障预测、状态监测、深度学习方法

所属期刊栏目：37

在线出版日期：2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：32-34