科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了对风电机组变频器进行状态监测，提出了一种基于有限差分回归向量和带注意力机制长短期记忆神经网络的大型风电机组变频器状态监测方法。采用最小均方误差变步长自适应滤波方法对输入、输出进行自适应滤波消除数据随机噪声；然后，使用赤池信息准则确定输入输出动态延迟阶次，构建有限差分回归向量，并以有限差分回归向量为输入建立了变频器状态监测模型，之后根据模型残差计算检测指标并通过核密度估计确定检测指标阈值。结果表明：所提出的有限差分神经网络模型相较于其他机器学习方法，在模型评价指标上均有较大提升，该方法可用于大型风电机组的变频器监测及预警，具有良好的工业应用前景。
-
单位新能源电力系统国家重点实验室; 国家电投集团科学技术研究院有限公司; 华北电力大学
