基于卷积双向长短期记忆网络的风电机组传动系统疲劳载荷预测.docxVIP

基于卷积双向长短期记忆网络的风电机组传动系统疲劳载荷预测

目录

1.内容简述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2风电机组传动系统疲劳载荷预测的重要性.................3

1.3国内外研究现状.......................................4

1.4研究目的与意义.......................................6

2.相关理论与方法..........................................7

2.1卷积神经网络.........................................8

2.1.1CNN的基本结构...................................10

2.1.2CNN在图像处理中的应用...........................11

2.2双向长短期记忆网络..................................12

2.2.1LSTM网络原理....................................13

2.2.2BiLSTM网络结构..................................14

2.3结合CNN与Bi-LSTM的网络结构设计......................15

2.3.1数据预处理......................................16

2.3.2网络结构设计....................................17

2.3.3损失函数与优化算法..............................19

3.数据集与实验设置.......................................19

3.1数据来源............................................20

3.2数据预处理..........................................21

3.3实验环境与参数设置..................................23

4.实验结果与分析.........................................24

4.1预测结果展示........................................26

4.2预测性能评估........................................28

4.2.1精度分析........................................28

4.2.2准确率分析......................................29

4.2.3召回率分析......................................30

4.2.4F1分数分析......................................32

4.3与传统方法的对比分析................................32

1.内容简述

随着可再生能源技术的发展与应用，风力发电作为清洁、可持续的能源形式，在全球范围内得到了广泛的关注和迅速的增长。然而，风电机组在运行过程中面临着复杂的动态环境，特别是其传动系统长期承受着来自风速变化、电网波动等多方面的影响，导致系统内部关键部件的疲劳损伤成为影响机组可靠性和寿命的关键因素之一。因此，准确预测风电机组传动系统的疲劳载荷对于提高设备维护效率、延长使用寿命及保障电力供应的安全稳定具有重要意义。

本文献旨在提出一种基于卷积双向长短期记忆在序列数据处理上的优势，通过分析历史运行数据中的振动信号、温度变化、功率输出等多维信息，实现对传动系统疲劳载荷状态的精准预测。此外，本研究还探讨了不同特征选择方法对模型性能的影响，并通过实验验证了所提方法的有效性与实用性。通过此模型的应用，能够为风电机组的预防性维护提供科学依据，进一步促进风电行业的健康发展。

1.1研究背景

随着全球能源需求的不断增长，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。风电机组作为风能转化为