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基于改进集合经验模态分解和强化视觉Transformer模型的风电机组故障预警
1
作者
许伯强
王彪
+1 位作者
孙丽玲
尹彦博
《电工技术学报》
北大核心
2025年第20期6537-6551,共15页
现有基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的风电机组故障预警方法往往只针对风电机组的某一位置或者某一类型故障,无法对风电机组整体进行较为全面的预警。针对这一问题,该文提出了基于改进集合经验模态分解(EEMD)和强化的视觉转换器...
现有基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的风电机组故障预警方法往往只针对风电机组的某一位置或者某一类型故障,无法对风电机组整体进行较为全面的预警。针对这一问题,该文提出了基于改进集合经验模态分解(EEMD)和强化的视觉转换器(ViT)模型的风电机组故障预警方法。首先,对EEMD算法进行改进,分解得到的数据包含不同时间尺度的特征信息,且使得分解过程中不发生信息泄露。采用改进的EEMD算法解构风电机组SCADA多维数据之后,构建反映风电机组实时状态的特征矩阵。然后,结合非对称卷积模块对ViT模型进行强化,并加入可变形注意力模块,在降低计算复杂度的同时使得模型可以充分捕捉不同维度与时间尺度的风电机组特征。最后,将特征矩阵输入强化的ViT模型以获得预测结果,与实际值对比得到残差矩阵,依此进行风电机组故障的预警。经风电机组实际运行SCADA数据验证,该文提出的风电机组故障预警方法准确有效,并可通过残差矩阵进一步辨识风电机组发生的故障类型。
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关键词
风电机组
数据采集与监视控制系统(SCADA)数据
故障预警
改进集合经验模态分解(EEMD)
强化vit模型
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职称材料
题名
基于改进集合经验模态分解和强化视觉Transformer模型的风电机组故障预警
1
作者
许伯强
王彪
孙丽玲
尹彦博
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《电工技术学报》
北大核心
2025年第20期6537-6551,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(51277077)。
文摘
现有基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据的风电机组故障预警方法往往只针对风电机组的某一位置或者某一类型故障,无法对风电机组整体进行较为全面的预警。针对这一问题,该文提出了基于改进集合经验模态分解(EEMD)和强化的视觉转换器(ViT)模型的风电机组故障预警方法。首先,对EEMD算法进行改进,分解得到的数据包含不同时间尺度的特征信息,且使得分解过程中不发生信息泄露。采用改进的EEMD算法解构风电机组SCADA多维数据之后,构建反映风电机组实时状态的特征矩阵。然后,结合非对称卷积模块对ViT模型进行强化,并加入可变形注意力模块,在降低计算复杂度的同时使得模型可以充分捕捉不同维度与时间尺度的风电机组特征。最后,将特征矩阵输入强化的ViT模型以获得预测结果,与实际值对比得到残差矩阵,依此进行风电机组故障的预警。经风电机组实际运行SCADA数据验证,该文提出的风电机组故障预警方法准确有效,并可通过残差矩阵进一步辨识风电机组发生的故障类型。
关键词
风电机组
数据采集与监视控制系统(SCADA)数据
故障预警
改进集合经验模态分解(EEMD)
强化vit模型
Keywords
Wind turbine
supervisory control and data acquisition(SCADA)data
fault warning
improved ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
enhanced
vit
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进集合经验模态分解和强化视觉Transformer模型的风电机组故障预警
许伯强
王彪
孙丽玲
尹彦博
《电工技术学报》
北大核心
2025
0
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