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发明公开
基于双重注意力机制的风机叶片结冰故障预测方法无效

公开(公告)号：CN111680454A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010551118.9

申请日：2020-06-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 朱玉婷 , 于海阳 , 杨震 , 郑忠斌 , 王朝栋

IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , F03D80/40

Abstract: 本发明涉及一种基于双重注意力机制的风机叶片结冰故障预测方法，利用CNN+LSTM网络结合双重注意力机制，用于解决现有技术难以预测风机结冰状态的问题，具体为：获取风机结冰原始数据集；对原始数据集进行预处理，获取训练集和测试集；CNN网络结合注意力机制进行特征提取；使用LSTM网络结合注意力机制进一步提取时间信息并预测风机结冰状态；利用训练好的模型进行风机叶片结冰预测。而本发明的方法利用SCADA系统采集到的大量时序检测变量，来预测风机叶片结冰现象，能够在叶片结冰以前，就预测到何时会发生结冰，以提前做好保护措施防止叶片的结冰，对风力发电系统的安全可靠持续运营起到更大的作用。

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