摘要
本发明涉及一种基于条件随机场模型的深远海风电换流站电气设备可靠性分析方法,包括以下步骤:数据收集:获取深远海风电换流站电气设备的历史运行数据和环境因素数据;模型构建:考虑设备间的相互依赖关系,构建条件随机场模型,将电气设备的各项运行参数作为随机变量,环境因素作为条件变量;模型训练:利用历史数据训练条件随机场模型,优化模型参数;可靠性分析:基于训练好的模型,对电气设备的可靠性进行预测和分析。与现有技术相比,本发明充分考虑了深远海环境的复杂性和不确定性,能够更准确地评估和预测电气设备的可靠性,为深远海风电换流站的安全运营提供有力支持。
技术关键词
条件随机场模型
可靠性分析方法
电气设备
换流站
历史运行数据
度函数
更新模型参数
平均无故障时间
设备故障记录
BFGS算法
增量学习方法
平均修复时间
实时监测数据
优化准则
评估设备
更换设备
估计方法
模型更新
系统为您推荐了相关专利信息
风险动态评估方法
刀盘扭矩
隧道掘进机施工
神经网络模型训练
优化神经网络
电力交易方法
人工智能算法
交易特征
构建智能合约
新能源发电功率
速度
电气设备
路径规划算法
关系
非暂态计算机可读存储介质
电厂冷却系统
气象预报数据
风机转速
序列
参数敏感性分析
智能化故障
监测方法
历史故障信息
历史运行数据
传感器