摘要
本发明提出了一种用于风力发电机组的设备健康管理方法及系统。属于风力发电技术领域,所述方法包括:获取风力发电机组的多源数据,对获取的多源数据进行预处理,利用数据融合技术,将预处理后的多源数据整合为统一的数据格式;基于领域知识和数据特性,对反映设备健康状态的关键特征进行提取,并通过特征选择算法,筛选出对设备健康状态最具预测价值的特征子集。通过高精度传感器网络实时监测风力发电机组的关键部件,并结合历史故障数据库、气象数据等多源信息,实现了数据的全面收集。
技术关键词
设备健康状态
风力发电机组
风险评估模型
集成学习框架
历史故障数据
设备运行状态
健康状态监测
学习器
集成学习模型
特征选择算法
数据融合技术
强化学习算法
实时监测数据
预警机制
高精度传感器
评估指标体系
设备健康管理系统
评估设备
系统为您推荐了相关专利信息
风险评估模型
深度卷积网络
电力系统
样本
电压稳定
健康状态评估方法
包装机械
特征值
设备健康状态
指数
微电网系统
容量配置优化方法
风光
光伏发电机组
氢燃料电池组
消费特征信息
梯度提升决策树
风险评估模型
逻辑回归模型
标签
风险预测模型
数据分析方法
指标
预测阈值
风险评估报告