【摘 要】
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常规风电机组状态视频监测方法采用GRU和注意力机制采集状态视频图像，视频图像采集实时性较差，且视频图像信息数据提取精度较低，导致风电机组状态监测值与实际值之间偏差较大。为了改善这一问题，引入了物联网架构与自动化技术，并提出一种全新的监测方法。首先结合物联网技术感知功能、智能功能与互联功能，然后采集风电机组状态视频图像，传输至自动监测平台；最后从线性组合风电机组运行状态原变量，计算机组主成分的贡献率
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常规风电机组状态视频监测方法采用GRU和注意力机制采集状态视频图像，视频图像采集实时性较差，且视频图像信息数据提取精度较低，导致风电机组状态监测值与实际值之间偏差较大。为了改善这一问题，引入了物联网架构与自动化技术，并提出一种全新的监测方法。首先结合物联网技术感知功能、智能功能与互联功能，然后采集风电机组状态视频图像，传输至自动监测平台；最后从线性组合风电机组运行状态原变量，计算机组主成分的贡献率，设定各部件运行状态数据阈值范围，从中选取风电机组状态视频自动监测向量，全面实现自动化监测风电机组状态的目标。通过实验分析可知，提出方法监测风电机组状态得到的监测值与实际值偏差较小，能够更加准确地监测到风电机组的运行健康状态，及时发现机组运行异常状况。
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