[发明专利]一种基于SeqGAN模型的风电机组健康状态评估数据集构建方法在审
| 申请号： | 202111006213.1 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113688919A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 赵文清;王继发;陈睿 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;F03D17/00 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 李兴林 |
| 地址： | 071000 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SeqGAN模型的风电机组健康状态评估数据集构建方法，包括步骤：S1)利用SCADA系统获取风电机组数据；S2)利用训练好的深度模型对风电机组数据进行自动标注，以形成包括良好、一般、轻微劣化、严重劣化和失效5类标签的标注信息，标注信息与风电机组数据构成风电机组状态数据；S3)将风电机组状态数据作为正样例输入训练好的判别器，通过将判别器判别的概率回传给生成器进行训练，由生成器输出风电机组劣化数据并将其作为负样例，根据正样例和负样例对判别器进行重新训练，经过多次迭代，获得最佳的风电机组健康状态评估数据集。本发明提供的方法，解决了风电机组数据的不平衡问题，为风电机组健康状态评估奠定了前提。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 seqgan 模型 机组 健康 状态 评估 数据 构建 方法 | ||
【主权项】：
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