摘要
本发明提供风力发电机组控制参数异动的监测系统,通过构建参数基线管理、多源时序数据同步采集、智能异常检测、可信度量化评估、分布式审计与自适应处理的闭环系统,能够实现对风力发电机组控制参数状态的全面、实时且深度的监控,有效克服了传统方法在异动检测上的滞后性与片面性;其通过融合多维度特征进行综合评估并生成量化可信度指标,显著提升了异常识别的准确性与可靠性,降低了误报率;进一步地,基于可信度指标触发分级响应与自动化修复决策,并辅以事务性操作验证与分布式审计存证,最终形成了对参数异动从感知、决策、执行到验证、审计的全流程自动化治理能力,极大地增强了风力发电机组控制系统的安全性、稳定性与运行的连续性。
技术关键词
数据采集模块
参数
风力发电机组
相关性度量方法
深度神经网络结构
多源时序数据
监测系统
高精度定时器
综合评估模型
决策
区块链结构
强化学习算法
指数
指标
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