摘要
本发明属于故障识别预警技术领域,公开了一种风电机组故障识别预警方法及系统。所述的方法包括如下步骤:基于云数据中心,构建人工智能模型;基于云数据中心,将人工智能模型部署至所有风电机组监测装置;基于风电机组监测装置,采集风电机组的实时监测数据;基于风电机组监测装置,根据数据处理后实时监测数据,进行故障识别;基于风电机组监测装置,根据实时故障识别结果,进行故障预警;基于风电机组监测装置,将数据上传至云数据中心;基于云数据中心,根据数据处理后实时监测数据、实时故障识别结果以及实时故障预警策略,进行报告生成。本发明解决了现有技术存在的实时性不足、准确性不高以及智能化程度低的问题。
技术关键词
风电机组故障预警
风电机组监测装置
识别预警方法
实时监测数据
历史监测数据
云数据中心
Elman算法
报告
策略
实时图像
融合特征
Attention机制
嵌入特征
人工智能模型
人工智能算法
强化学习算法
图像特征提取
深度学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
边坡安全系数
历史监测数据
土工织物
稳定性预测方法
实时监测数据
大坝
数据采集管理
数字孪生
三维虚拟场景
监测方法
分布式光纤传感网络
修正故障
三维地理信息系统
时空卷积神经网络
拓扑结构数据
多方位修复方法
激光扫描技术
古建筑木构件
生成点云数据
三维激光扫描仪