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申请/专利权人：华能陈巴尔虎旗风力发电有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要：本发明提出一种风机变桨系统异常诊断方法、装置及电子设备，涉及风力发电技术领域，获取出风机变桨系统对应历史运行数据中与变桨系统状态相关的多个特征参数数据，并提取出每个特征参数数据的历史时间序列比率向量；基于各个历史时间序列比率向量，对多通道注意力机制和长短期记忆网络进行模型训练，以得到风机变桨系统异常诊断模型；将风机变桨系统对应每个实时特征参数数据的实时时间序列比率向量输入到风机变桨系统异常诊断模型，以诊断出风机变桨系统是否异常。由此，通过对多通道注意力机制和长短期记忆网络进行训练得到的风机变桨系统异常诊断模型，有效预测风机变桨系统异常，并为风机异常诊断提供重要依据。
主权项：1.一种风机变桨系统异常诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取出风机变桨系统对应历史运行数据中与变桨系统状态相关的多个特征参数数据，并提取出所述每个特征参数数据的历史时间序列比率向量；基于所述各个历史时间序列比率向量，对多通道注意力机制和长短期记忆网络进行模型训练，以得到风机变桨系统异常诊断模型；获取风机变桨系统对应实时运行数据中每个实时特征参数数据，并将所述每个实时特征参数数据的实时时间序列比率向量输入到所述风机变桨系统异常诊断模型，以诊断出所述风机变桨系统是否异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华能陈巴尔虎旗风力发电有限公司 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 风机变桨系统异常诊断方法、装置及电子设备
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