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基于神经网络与数据挖掘的风电机组健康管理方法

基本信息

申请号 CN201811089372.0 申请日 -
公开（公告）号 CN109492790A 公开（公告）日 2019-03-19
申请公布号 CN109492790A 申请公布日 2019-03-19
分类号 G06Q10/04（2012.01）I; G06Q10/00（2012.01）I; G06Q50/06（2012.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 张轶; 石林; 王嘉文; 谢丹尼 申请（专利权）人 北京光耀电力科技股份有限公司
代理机构 北京金智普华知识产权代理有限公司 代理人 皋吉甫
地址 100016 北京市朝阳区京顺东街6号院21号楼
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供了一种基于神经网络与数据挖掘的风电机组健康管理方法，涉及风力发电技术领域，能够对风机设备进行故障预测，实现视情维修，从而优化资源配置，提高管理水平和经济效益；该方法包括状态诊断模型的构建、故障诊断模型的构建和故障预测模型的构建；三个模型的构建步骤均包括数据采集、线下模型构建、线上模型构建和结论输出；所述故障诊断模型和所述故障预测模型的线下模型构建分别基于RVFL神经网络算法；所述状态诊断模型的线下模型构建基于模糊评价变权算法和专家系统。本发明提供的技术方案适用风电机组运营和管理过程中。