摘要
本发明公开了一种基于风电场的监控管理方法及系统,涉及计算机平台负载平衡技术领域,包括安装传感器,收集风电场运行数据;对数据进行清洗和滤波,利用时频域分析技术提取状态特征;在正常运行期间建立设备的基线状态模型,对风电场设备运行情况进行监测;结合机器学习算法,预测关键部件的剩余使用寿命。本发明所述方法实现了风电场运行数据的全时空监测与智能分析,提升了设备运行效率和风电场整体可靠性。本发明属于风力发电系统监控与管理领域,为实现智能化风电场运营提供了一种高效、稳定的技术手段。
技术关键词
监控管理方法
风电场运行数据
风电场设备
频域分析技术
重构误差
剩余使用寿命
机器学习算法
构建机器学习模型
基线
健康状态趋势
编码器
电流电压传感器
负载平衡技术
外部噪声干扰
解码器
抑制高频噪声
SCADA系统
剩余寿命预测
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成像方法
增广拉格朗日
算法
稀疏先验
鲁棒主成分分析
二维图像数据
重构图像数据
重构误差
静止轨道卫星
信号
机器人训练系统
机器人训练方法
记忆单元
注意力机制
关节角度信息融合
高光谱遥感影像
深度网络模型
联合注意力机制
样本
三元组损失函数