基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

• 作者: 唐惜春 杨苹 王晓东 管品发 龙霞飞
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组 优势粗糙集 BP神经网络 维修决策
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 81-85,102
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 3438字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2019.11.012

摘要

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法.基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力.与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨苹	华南理工大学广东省绿色能源技术重点实验室	155	2093	24.0	39.0
2	王晓东	华南理工大学电力学院	7	34	4.0	5.0
3	龙霞飞	华南理工大学电力学院	4	3	1.0	1.0
4	唐惜春		1	0	0.0	0.0
5	管品发		1	0	0.0	0.0