[发明专利]一种基于机器学习的风电机组功率性能分析方法在审
| 申请号： | 202211056573.7 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115470698A | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 刘玥;强威威;张克功;郝延;蔡文新;杨立平;陶成强;刘涛;尚晓龙;全心乐;包伶俐 | 申请（专利权）人： | 华能酒泉风电有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;F03D17/00;G06F113/06;G06F119/06 |
| 代理公司： | 成都睿道专利代理事务所(普通合伙) 51217 | 代理人： | 贺理兴 |
| 地址： | 736100 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明涉及风力发电机技术领域，具体而言，涉及一种基于机器学习的风电机组功率性能分析方法，该方法的步骤包括：获取机组的运行数据，基于第一设定条件对机组的运行数据进行判断，若机组的运行数据满足第一设定条件，则构建并训练性能分析模型，并通过第一优化模块、第二优化模块对性能分析模型进行反馈优化，并将机组的运行数据输入至优化后的性能分析模型内进行计算，基于计算得到的机组性能劣化程度分析内容获取机组性能劣化处理方案及机组性能劣化程度，基于第二设定条件对机组性能劣化程度进行判断，根据判断结果对机组进行设定程度的预警及处理，完成对机组性能劣化程度的判定及处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 机组 功率 性能 分析 方法 | ||
【主权项】：
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