【摘 要】
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风能如今在电网系统总容量中占有很大比例,但由于风力涡轮机频繁故障,导致非计划停机时间,从而带来高运行维护成本,风机故障检测是解决方法之一。为了解决其中因故障日志缺失
【机 构】
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四川大学计算机学院,西南民族大学计算机科学与技术学院,重庆第二师范学院数学与信息工程学院
【基金项目】
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四川省科学技术厅省重点科技专项(No.2020YFG0254)。
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风能如今在电网系统总容量中占有很大比例,但由于风力涡轮机频繁故障,导致非计划停机时间,从而带来高运行维护成本,风机故障检测是解决方法之一。为了解决其中因故障日志缺失和不适宜的特征选择问题,使用DBSCAN聚类算法对原始数据进行异常聚类,将数据标记成正常和故障两类。其次,提出基于LSTM模型进行故障检测,无需手动提取特征,学习多变量时间序列数据中隐藏的依赖关系,使得整个模型有较好的故障检测能力。
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