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基于SCADA参量耦合网络变分图自编码的风电机组异常检测方法
重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室
|
刘小峰
李俊锋
柏林
开通知网号
利用风电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据监测参量本身数值信息及其相互间的耦合关联性,提出基于多参量耦合关系变分图自编码的风电机组异常检测方法。该方法利用时间序列自适应符号传递熵构建SCADA数据的参量耦合关系网络,设计变分图自编码再编码模型对...
机 构:
重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室;
领 域:
电力工业;
关键词:
风电机组;
多参量耦合;
变分图自编码;
健康指数;
异常检测;
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2025年05期
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