摘要
本发明公开了一种风电机组全寿命数据增强方法,属于数据处理技术领域,包括对风电机组寿命预测数据进行预处理;选取两组具有相同退化趋势的全寿命预测数据;进行降维处理;对特征向量z1和z2采用混合因子λ进行线性插值混合,生成混合特征向量z0;整合原始特征向量z1、z2及混合特征向量z0形成混合数据集Zmix;训练Informer模型;训练DDPM模型,并生成新特征向量zgen;训练时间序列预测模型;将zgen输入Informer解码器还原为增强时间序列数据;整合所有增强数据形成完整扩充数据集Xaug;通过独立测试集评估模型性能,本发明解决了现有技术中数据量不足、特征学习不充分以及模型泛化能力差的问题。
技术关键词
时间序列预测模型
风电机组
更新模型参数
标签
编码器
解码器
样本
噪声数据
寿命
时序
优化器
噪声预测
数据处理技术
统计特征
统计方法
传播算法
误差
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