风电机组在运行过程中面临各种故障风险,如何精准地诊断和预测故障,对于提升风电场的运行效率和保障系统安全具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于基于规则的模型或浅层机器学习算法,这些方法在处理复杂、非线性、时序性强的数...风电机组在运行过程中面临各种故障风险,如何精准地诊断和预测故障,对于提升风电场的运行效率和保障系统安全具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于基于规则的模型或浅层机器学习算法,这些方法在处理复杂、非线性、时序性强的数据时常常表现出较低的精度和较差的泛化能力。为此,提出一种基于改进灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法的编解码器(Seq2Seq)模型,用于风电机组故障诊断预测。模型通过注意力机制增强关键输入时刻的特征表达能力,并利用IGWO算法对超参数进行全局优化以提升模型的预测精度和泛化能力。与传统模型相比,该模型风电机组故障预测中具备高效性和可靠性,为风电场的智能化运行与维护提供技术支持。展开更多
文摘风电机组在运行过程中面临各种故障风险,如何精准地诊断和预测故障,对于提升风电场的运行效率和保障系统安全具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于基于规则的模型或浅层机器学习算法,这些方法在处理复杂、非线性、时序性强的数据时常常表现出较低的精度和较差的泛化能力。为此,提出一种基于改进灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法的编解码器(Seq2Seq)模型,用于风电机组故障诊断预测。模型通过注意力机制增强关键输入时刻的特征表达能力,并利用IGWO算法对超参数进行全局优化以提升模型的预测精度和泛化能力。与传统模型相比,该模型风电机组故障预测中具备高效性和可靠性,为风电场的智能化运行与维护提供技术支持。
