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[学位论文] 作者：许壮伟,,
来源：浙江工业大学 年份：2020
中国风电行业快速发展,累积装机容量逐年提升,但风电机组工作环境恶劣,据统计风场运营收入的20%被用于风电机组的运维,如此高昂的运维成本严重限制了风电行业的发展。为了提...
[期刊论文] 作者：金晓航,许壮伟,孙毅,单继宏,
来源：太阳能学报 年份：2021
通过融合稀疏自编码器和深度神经网络算法,提出一种基于SCADA数据的风电机组在线运行状态监测方法。首先,通过稀疏自编码器学习SCADA高维数据中复杂的内在特征,得到数据的降维表示;其次,基于降维后的数据利用深度神经网络预测风电机组的有功功率,通过对比分析预......
[期刊论文] 作者：金晓航,许壮伟,孙毅,单继宏,王欣,
来源：仪器仪表学报 年份：2020
基于风电机组数据采集与监控系统(SCADA)的大量时序数据分析,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的风电机组在线状态监测方法.首先,通过GAN模型中的生成器获得一组与SCADA数据相...
[期刊论文] 作者：金晓航, 泮恒拓, 许壮伟, 孙毅, 刘伟江,
来源：计算机集成制造系统 年份：2020
为了检测风电机组发电机异常，减少由故障引起的机组停机事件的发生，提出了一种基于SCADA数据分析和单分类简化核极限学习机（OC-RKELM）建模的发电机状态监测方法。首先，在风电机组SCADA数据中选取出与发电机健康状态相关的特征，并参照风电机组的性能特性以及结合局部异......
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