公开(公告)号：CN117034001A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310764257.3

申请日：2023-06-26

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 张宇宁 ,  赵龙康 ,  王志峰 ,  王宁 ,  罗鹏

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/23 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0499 ,  F03D17/00

Abstract: 本发明提供一种风电机组故障预测方法、装置及电子设备，包括：获取风电机组运行数据以及预先训练好的故障预警模型；其中，所述预先训练好的故障预警模型为基于DBN的生成模型，包括多层RBM层与BP层；利用所述多层RBM层对所述风电机组运行数据进行特征提取，获取数据特征；利用所述BP层对所述数据特征进行预测，获得预测数据；对所述预测数据与预警阈值进行比较，根据比较结果确定预警信息。本发明能够很好地实现复杂问题中数据的非线性特征提取和回归预测，灵活性更高，应用范围较广，扩展性也强，且具有较高的预警准确性。