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野外 RGB 图像中风力发电机叶片的稳健分割
为实现风力涡轮机的结构健康监测，我们提出了一种新型分割算法，它利用已知数据填补空洞，使用组合损失函数加正则化项，并通过随机森林消除错误分类，最终实现了高达 97.39% 的准确率。
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a year 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
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a year ago
利用变分模态分解的时序融合变压器进行风电功率预测
本研究使用 VMD 分解风力系列和 TFT 模型进行 1 小时、3 小时和 6 小时的预测，结果表明 VMD 优于其他分解算法，而 TFT 模型优于其他分解模型。
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a year ago
ICLR
透明风力涡轮机功率曲线模型的可解释性人工智能 (XAI)
研究表明，大型机器学习模型体系结构的普及会导致物理上不可行的模型策略，因此，我们建议更多地运用可解释人工智能（XAI）方法来选择模型，并提出了一种实用的方法来利用解释来进行风力涡轮性能监测的根本原因分析，以帮助减少停机时间，增加场地涡轮的利
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2 years 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。
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2 years ago
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