摘要
本发明公开了一种风电机组突发状况的安全保障方法及系统,包括:通过传感器实时采集风电机组的运行数据,并且对数据进行处理;实时分析处理后的数据,构建检测模型,检测风电机组的运行状态,识别风电机组故障并进行处理;利用历史故障数据训练故障预测模型,预测风电机组的故障。实时监测风电机组的运行状态,及时识别和处理潜在故障,还能够利用历史故障数据进行故障预测,提高了故障预警的准确性和及时性,从而显著提升了风电机组的安全性和稳定性,减少了停机损失和维护成本,确保风电机组在突发状况下的连续运行。
技术关键词
保障方法
历史故障数据
故障预测模型
深度神经网络
风电机组故障
检测风电机组
风电机组整体
隔离故障区域
指数衰减函数
传感器
编码器
矩阵
备用系统
Sigmoid函数
解码器
监测风电机组
系统实时监控
分析故障原因
系统为您推荐了相关专利信息
深度神经网络
卸载策略
卸载方法
阶段
模拟退火算法
剩余使用寿命
深度神经网络模型
阀门
监测分析方法
远程监测分析系统
随机森林
支持向量回归
多元线性回归模型
正则化参数
变量
多模态数据分析
汽车束线带
多模态数据融合
信号
机器学习算法