摘要
本发明涉及新能源电场风机设备运维检修技术领域,具体是涉及了基于区域、型号和知识图谱动态演进的风机故障决策方法,包括以下步骤,S1、根据历史数据构建检修经验数据库,并根据新增检修工单进行数据更新;S2、根据检修经验数据库中的区域特征和型号特征进行量化建模,构建特征矩阵,并根据新增检修工单进行动态更新;S3、根据检修经验数据库构建知识图谱,将特征矩阵与知识图谱融合,并通过实时数据驱动与闭环反馈优化双引进行动态知识图谱更新;S4、采用自寻优辅助决策,通过强化学习策略网络预测故障发生概率,并在知识图谱中匹配解决方案。本发明适用于风力发电机组故障辅助决策,大幅度提高风电运营管理效率。
技术关键词
故障决策方法
闭环反馈优化
强化学习策略
构建知识图谱
动态更新
动态知识图谱
实时数据
风力发电机组故障
运维检修技术
矩阵
区域环境数据
新能源电场
数据更新
数据库更新
盐雾浓度
权重特征
风机设备
系统为您推荐了相关专利信息
强化学习策略
水印嵌入方法
水印检测器
后处理模块
比特流
马尔可夫逻辑网络
数据智能分析方法
关系抽取技术
CRF模型
构建知识图谱
处理器芯片
分支指令
内存访问指令
高风险
分支预测单元
飞行器控制方法
缓冲
交通
飞行状态数据
控制策略
情感分类方法
多模态特征
情感分类模型
策略
情感类别