摘要
本发明提供了一种风力发电机偏航异常检测方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:实时采集风力发电机的传感器参数,预处理后作为运行数据;构建数字孪生模型,包括基于风力发电机的机械结构、动力学原理和电气特性,建立偏航系统的物理模型和基于风力发电机的运行数据,采用机器学习和深度学习算法,构建数据驱动模型;利用训练好的机器学习模型对运行数据进行分类和预测;将运行数据输入到数字孪生模型中模拟风电机组的实际运行状态,得到预测值,将预测值与实际测量值进行对比,当误差超过预设阈值时,检测出风力发电机存在偏航异常,以解决风电机组偏航控制系统无法准确获取风力发电机的偏航系统的真实运行状态导致设备寿命受损的问题。
技术关键词
风力发电机偏航
数据驱动模型
异常检测方法
数字孪生模型
偏航系统
模拟风电机组
异常检测装置
深度学习算法
动力学仿真技术
分布式存储技术
大数据分析技术
机器学习模型
物理
数据采集频率
长短期记忆网络
数据处理中心
历史运行数据
预警机制
系统为您推荐了相关专利信息
传动系设计
参数优化方法
参数优化装置
风机部件
风力发电机组技术
异常检测方法
客户端
多模态
计算机程序指令
特征提取器
异形建筑结构
施工方法
分布特征
分布式光纤传感网络
地面三维激光扫描仪
铁路扣件
异常检测方法
图像分类神经网络
铁轨
数据