摘要
本申请公开一种风机停机风险等级的月尺度预测模型的训练方法,包括:利用第一设定历史时间段内目标地区的历史气象数据集与第一设定历史时间段内目标地区的历史风速数据集构建训练样本集;对训练样本集中的所述历史气象数据集与所述历史风速数据集进行拟合,得到最终目标拟合结果;根据第二设定历史时间段内所述目标地区的历史气象数据集、以及所述最终目标拟合结果生成所述第二设定历史时间段内的最大风速模拟数据集;利用所述最大风速模拟数据集作为训练样本对初始模型进行训练,得到所述月尺度预测模型。本申请还公开一种预测方法和一种电子设备。利用所述预测方法能够较为精确地预测在未来月份中的风机停机风险。
技术关键词
历史风速数据
历史气象数据
经验分布函数
Softmax分类器
时间段
时域卷积网络
支持向量机回归模型
训练样本集
风险
注意力机制
电子设备
风机
梯度提升机
门控循环单元
梯度提升树
模型训练方法
轮毂高度
系统为您推荐了相关专利信息
数字孪生模型
数字孪生技术
异常检测方法
轨道交通场景
基础设备
节能自动控制方法
时间段
数据
节能自动控制系统
通风控制技术
辅助监测设备
监测主机
图像识别模块
语音识别模块
机身
协同优化调度方法
载调压变压器
优化调度模型
静止无功补偿器
光伏并网逆变器