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基于堆叠自编码网络的风电机组发电机状态监测与故障诊断
基于堆叠自编码网络的风电机组发电机状态监测与故障诊断
作者:
刘宏杨
刘辉海
林酉阔
赵洪山
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
风电机组
深度学习
堆叠自编码
状态监测
故障诊断
摘要:
为实现风力发电机的异常检测分析,提出了一种基于风电机组发电机正常状态下数据采集与监控(SCADA)样本数据的堆叠自编码网络深度学习方法.首先将多个自编码网络连接构成深度堆叠自编码网络,选取发电机SCADA状态变量数据作为网络的训练输入,使网络逐层智能提取数据间的分布式规则,从而构建发电机的堆叠自编码学习模型.依据故障状态下发电机SCADA数据内部动态平衡规则被破坏,利用发电机深度学习网络的输入与重构值计算重构误差,并作为整体状态的观测量.通过采用自适应阈值检测重构误差的状态趋势变化,并作为异常预警判定准则,从而实现对发电机故障的判定.当发电机发生异常时,变量的实际值与对应模型的重构值发生较大偏差,表现为状态变量的残差趋势将会偏离原有的动态稳定状态.因此利用状态变量的残差趋势变化对异常变量进行隔离,判定可能的故障原因达到故障诊断的目的.通过对发电机故障前后记录数据进行仿真分析,结果验证了堆叠自编码网络深度学习方法对发电机状态监测与故障诊断的有效性.
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健康度
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风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究
风力发电机组
状态监测
故障诊断
内容分析
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相关学者/机构
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相关文献总数
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文献信息
篇名
基于堆叠自编码网络的风电机组发电机状态监测与故障诊断
来源期刊
电力系统自动化
学科
关键词
风电机组
深度学习
堆叠自编码
状态监测
故障诊断
年,卷(期)
2018,(11)
所属期刊栏目
学术研究
研究方向
页码范围
102-108
页数
7页
分类号
字数
6647字
语种
中文
DOI
10.7500/AEPS20170730001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
赵洪山
华北电力大学电气与电子工程学院
118
1689
23.0
37.0
2
林酉阔
华北电力大学电气与电子工程学院
3
29
3.0
3.0
3
刘辉海
华北电力大学电气与电子工程学院
5
41
3.0
5.0
4
刘宏杨
华北电力大学电气与电子工程学院
4
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引证文献(10)
二级引证文献(28)
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引证文献(7)
二级引证文献(28)
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状态监测
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统自动化
主办单位:
国网电力科学研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-1026
CN:
32-1180/TP
开本:
大16开
出版地:
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
邮发代号:
28-40
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
总被引数(次)
449556
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