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一种计及气象因素的风电机组故障诊断方法,采集风电场故障信息,以及发生故障时气象历史记录;对风电机组故障机理进行分析,确定初始特征集,利用ReliefF算法对引发风机故障的因素进行特征提取,选出最优特征集;建立基于贝叶斯网络的风电机组故障诊断模型,将提取出的特征作为原因加入;用收集到的训练数据集训练基于贝叶斯网络的风电机组故障诊断模型,先找出符合数据分布特点的先验分布,用训练数据将先验状态更新为后验状态,依据不断学习的状态模型对故障预测做出最优决策。本发明结合气象因素采用贝叶斯网络对风电机组进行故
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114370380 A
(43)申请公布日 2022.04.19
(21)申请号 202111495441.X
(22)申请日 2021.12.08
(71)申请人 三峡大学
地址 44
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