【摘 要】
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因为风电机组事故发生频繁,所以风电机组的状态监测技术显得尤为重要.传统的状态监测都是孤立的看待一个测点参数,每个测点使用固定的报警上下限,一个界限用于所有工况.基于
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因为风电机组事故发生频繁,所以风电机组的状态监测技术显得尤为重要.传统的状态监测都是孤立的看待一个测点参数,每个测点使用固定的报警上下限,一个界限用于所有工况.基于此种弊端,研究风电机组运行参数之间的相关性,利用深度学习方法建立参数之间交叉拟合模型,实时监测参数实际值相对于预测值的相对误差值进行参数预警,实现多状态参数同步监测,提早发现故障征兆,实现早期预警.
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