基于认知计算的WINDRIVE风电故障运维管理机制
运维效率的提高是当下风电后市场面临的重大困境,基层运维人员对于故障的认知以及在风电机组极端运维条件下的情感状态对运维结果有着较大的影响.该文提出了一种基于认知计算的WINDRIVE运维管理模型.以风电机组匝间短路故障为例,将情感节点考虑在内,以证据承载机会(EBO)及概率分布展示了潜在变量和故障认知(Cognition)之间的关系.最后,运用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法模拟了运维人员的认知计算结果.该模型可以得到运维人员对于特定故障更加全面的认知计算结果,方便电力企业对于运维人员的操作水平进行准确把握并进行高效派遣及管理,应用空间广阔.
风电运维、运维管理、MCMC、认知计算、情感状态
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61379063
2021-03-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
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