摘要
本发明公开了一种基于转速监测的风电机组运行状态分析方法及系统,涉及风力发电技术领域,包括:采集风电机组数据和风电机组数据的历史数据,对采集的风电机组数据进行预处理;基于故障树分析进行转速监测验证,结合历史数据训练机器学习模型,利用转速监测验证结果进行故障诊断;基于故障诊断结果自动生成修复方案,执行修复方案,恢复风电机组的正常工作状态。本发明提供的基于转速监测的风电机组运行状态分析方法利用风电机组的优选特征进行数据建模,通过多维高斯模型捕捉各特征之间的相关性,计算每个部件的故障概率,提升了故障诊断的精度,克服了现有技术中仅依赖单一数据源的局限性。
技术关键词
风电机组运行状态
分析方法
风电机组整体
训练机器学习模型
历史故障数据
功率因数
故障诊断模块
协方差矩阵
概率密度函数
高风险
参数调优方法
学习历史数据
数据采集模块
高斯分布模型
风电机组叶片
监督学习方法
故障树模型
系统为您推荐了相关专利信息
综合管控方法
智能传感设备
决策
生成城市
社交媒体平台
分析方法
异常事件
收集日志数据
系统日志分析技术
噪声数据
变压器故障监测
数据分析模块
模型训练模块
信息接收模块
红外热像仪
支持向量回归模型
节点
工业互联网安全
时序
网络拓扑关系
遥感图像分类方法
遥感图像数据
视觉
样本
监督学习模型