基于改进ILOF-LSTM-Gamma算法的风电机组可靠性评估方法

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基于改进ILOF-LSTM-Gamma算法的风电机组可靠性评估方法
申请号:CN202510279562
申请日期:2025-03-11
公开号:CN119783562B
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于改进ILOF‑LSTM‑Gamma算法的风电机组可靠性评估方法,涉及电力技术领域,包括:通过SCADA系统获得风电机组各关键部件的历史状态数据;采ILOF算法对所述历史状态数据进行预处理,获得预处理后的数据;基于改进自适应多头注意力机制和改进LSTM网络方法建立风电机组性能退化预测模型,将所述预处理后的数据输入所述风电机组性能退化预测模型,获得预测后的风电机组性能数据;采用双层改进非线性Gamma过程建立风电机组可靠性评估模型,将预测后的风电机组性能数据输入所述风电机组可靠性评估模型,获得风电机组可靠性评估结果。本发明提升了风电机组性能退化预测的精度,并提高了评估结果的准确率。
技术关键词
建立风电机组 三次样条插值 可靠性评估方法 多头注意力机制 非线性 性能退化数据 SCADA系统 齿轮箱部件 发电机部件 离群点 算法 偏航系统 变桨系统 因子 正态分布函数 概率密度函数 变桨角度 参数
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