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基于LSTM神经网络的风电场短期主轴转速预测

摘要：主轴转速控制是风电机组控制的核心，主轴转速异常意味着机组发生故障，检测转速正常与否，这对风电机组的安全运行、稳定工作具有极其重要意义。而风速的特性和风电机组的强非线性，导致主轴转速难以精准建模、故障难以精准检出。本课题针对短时间内主轴转速的预测提出一个基于LSTM网络的预测模型，从而检测监控机组当前的健康状态。与传统的风电机机组故障诊断和机组状态监控相比，其最大的不同点在于，该方案是以深度学习为基础，对主轴转速进行预测建模。本设计所得到网络模型，其所有超参数具体的设置均由相应的实验结果对比和前人经验参考结合而最终得到。对于预测结果的处理，采用