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基于降噪自编码的风力机参数异常预警研究
1
作者
程斌斌
陈德彬
+2 位作者
李德鑫
李宙宇
赵天野
《热力透平》
2022年第1期69-73,共5页
提出了一种基于降噪自编码的风力机参数预警方法。依据风电机组的工作原理,将其划分为风速功率系统、机舱温度系统、变桨系统、齿轮箱系统、发电机系统等子系统,基于降噪自编码(DAE)深度神经网络,建立了风电机组各子系统的参数异常预警...
提出了一种基于降噪自编码的风力机参数预警方法。依据风电机组的工作原理,将其划分为风速功率系统、机舱温度系统、变桨系统、齿轮箱系统、发电机系统等子系统,基于降噪自编码(DAE)深度神经网络,建立了风电机组各子系统的参数异常预警模型。在此基础上,依据数据采集与监视控制(SCADA)系统实际运行数据质量,从空值、异常值、非正常状态数据以及归一化等4个方面提出了一套数据预处理流程,获得了训练样本,构建了风电机组降噪自编码参数异常预警方法。多台风电机组实际运行数据验证了该方法的有效性。研究成果可为风电机组的智能运行提供参考。
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关键词
风电机组
深度学习
降噪自编码
参数异常预警
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职称材料
题名
基于降噪自编码的风力机参数异常预警研究
1
作者
程斌斌
陈德彬
李德鑫
李宙宇
赵天野
机构
华能吉林发电有限公司新能源分公司
出处
《热力透平》
2022年第1期69-73,共5页
文摘
提出了一种基于降噪自编码的风力机参数预警方法。依据风电机组的工作原理,将其划分为风速功率系统、机舱温度系统、变桨系统、齿轮箱系统、发电机系统等子系统,基于降噪自编码(DAE)深度神经网络,建立了风电机组各子系统的参数异常预警模型。在此基础上,依据数据采集与监视控制(SCADA)系统实际运行数据质量,从空值、异常值、非正常状态数据以及归一化等4个方面提出了一套数据预处理流程,获得了训练样本,构建了风电机组降噪自编码参数异常预警方法。多台风电机组实际运行数据验证了该方法的有效性。研究成果可为风电机组的智能运行提供参考。
关键词
风电机组
深度学习
降噪自编码
参数异常预警
Keywords
wind turbine
deep learning
denoising auto-encoders
warning of abnormal parameters
分类号
TK83 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于降噪自编码的风力机参数异常预警研究
程斌斌
陈德彬
李德鑫
李宙宇
赵天野
《热力透平》
2022
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