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风电场状态监测的概率多层感知机
通过使用基于概率多层感知器的正常行为建模以及通过微调进行迁移学习，我们提供了一种风电场的条件监测系统。该模型基于从主管控制和数据采集（SCADA）系统中提取的特征，预测风力涡轮机在正常运行状态下的输出功率。它的优势在于可以使用至少数年的 S
PDF2 months ago
电力系统中的异常检测与上下文无关学习
提出了一种新颖的上下文感知异常检测算法 GridCAL，它考虑了常规拓扑和负荷 / 发电变化的影响，通过将实时功率流测量值转化为上下文不可知的值，以统一的统计模型为基础进行异常检测。数值模拟结果表明，该方法准确且计算效率高，优于当前最先进的
PDF3 months ago
设备健康评估：风力发电机性能的时序分析
利用 SCADA 数据和先进的时间序列方法（FNN 和 LSTM 网络），我们预测不同风力涡轮的发电量，同时提出了集成 FNN 和 LSTM 模型的新方法以提高预测的稳定性和准确性。此外，我们应用机器学习技术来检测风力涡轮性能的退化，从而实
PDF4 months ago
透明且鲁棒的基于数据的风力涡轮机功率曲线模型
该论文引入了可解释的人工智能框架，通过 Shapley 值和最新的可解释 AI for 回归方法，从 SCADA 数据中学习风力发电机功率曲线模型。研究结果表明，学习策略可以更好地指示模型的鲁棒性，比验证集或测试集错误更有用。本文提出了在风
PDFa year ago
风力涡轮机齿轮箱失效预测的数字孪生框架：一个概念
本文提出了一个数字孪生的概念，用于通过获取来自风电场操作员的 SCADA 数据中的实时信息，实现针对时间到故障的预测。
PDF2 years ago
ICML基于 SCADA 的风力发电机故障检测中特征因果性对正常行为模型的影响
使用 SCADA 数据检测风力涡轮机部件故障可以降低风能成本，在文中提出了一种基于因果关系的新分类法，以评估不同的输入功能配置对模型和故障检测性能的影响，并提出了将故障检测定为分类问题的框架。
PDF5 years ago