摘要
本公开提供了一种风力发电机故障预警模型的训练方法、处理方法及系统。该训练方法包括:构建目标预警部件的数据资产模型;获取风力发电机的训练数据;将训练集输入预设神经网络,训练得到最优超参数的初始故障预警模型,并确定训练数据中第一关联器件的故障关联数据;基于故障关联数据进行累计求和得到目标预警部件对应的HI指标;基于验证集设置初始故障预警模型中目标预警部件的初始HI指标预警阈值;基于测试集设置测试HI指标,并基于测试HI指标和初始HI指标预警阈值,得到初始HI指标预警阈值的评估结果;基于评估结果调整初始故障预警模型,得到目标故障预警模型和对应的目标HI指标预警阈值。准确评估风力发电机的整体健康状况。
技术关键词
预警模型
风力发电机
指标
训练集
数据获取模块
超参数
训练系统
历史运行数据
数据处理模块
资产
分析模块
处理器
计算机存储介质
整体健康
偏航系统
计算机程序产品
编码器
系统为您推荐了相关专利信息
转移概率矩阵
场景生成方法
样本
近邻传播聚类算法
蒙特卡洛法
工艺参数分析方法
分层控制策略
确定性策略梯度
表面活性剂
贝叶斯网络模型
传声器阵列
粒子群优化算法
声源定位方法
参数
定位原理
异常检测方法
ARMA模型
离散小波变换
风险
数据
高压变频器
散热片数量
历史温度数据
散热装置
风口