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海上大兆瓦风电机组故障预测与识别
引用本文:
张智伟,王靖,黄煜明,郑俊杰.海上大兆瓦风电机组故障预测与识别[J].科技和产业,2023,23(17):273-278.
作者姓名:
张智伟
王靖
黄煜明
郑俊杰
作者单位:
上海海湾新能风力发电有限公司,上海 200433;江苏金风科技有限公司,江苏 盐城240003;北京金风科创风电设备有限公司,北京100176
摘 要:
随着双碳战略的持续推进,可再生能源发电的重要性越来越被重视。海上风电机组位于偏僻地区,故障后维修难度较大,因此风电机组故障预测与识别技术研究至关重要。基于Python sklearn的机器学习框架和基于TensorFlow的故障预警方法,采用多种特征提取方式,并使用卷积神经网络进行特征融合和分类,可实现海上风电系统的故障诊断和预警。详细介绍该方法的设计思路、实验步骤和实验结果,并对该方法进行评估和分析。
关 键 词:
机器学习
TensorFlow
卷积神经网络
风电机组故障
Fault Prediction and Identification of Wind Turbine Based on Offshore Megawatt Units
Abstract:
Keywords:
machine learning
TensorFlow
convolutional neural network
wind turbine fault
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