公开(公告)号：CN113807027B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202111174761.5

申请日：2021-10-09

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 赵文清 ,  王继发 ,  昝向艺 ,  贾梦颖 ,  陈帅领

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F113/06

Abstract: 本说明书实施例公开了一种风电机组健康状态评估模型、方法及系统。所述方法包括：将输入的风电机组健康状态评估数据均分为等大小的子数据集；采用融合多头注意力机制对每个所述子数据集中的数据进行高维度数据的特征提取，得到特征数据；通过递归神经元特征匹配网络对所述特征数据进行风电机组健康状态的特征匹配，得到匹配结果；基于所述匹配结果得到所述风电机组的健康评估结果。本发明用于对风电机组健康状态进行准确有效地评估，有效提高其运行效率，降低运维成本。

公开(公告)号：CN113807027A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202111174761.5

申请日：2021-10-09

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 赵文清 ,  王继发 ,  昝向艺 ,  贾梦颖 ,  陈帅领

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F113/06

Abstract: 本说明书实施例公开了一种风电机组健康状态评估模型、方法及系统。所述方法包括：将输入的风电机组健康状态评估数据均分为等大小的子数据集；采用融合多头注意力机制对每个所述子数据集中的数据进行高维度数据的特征提取，得到特征数据；通过递归神经元特征匹配网络对所述特征数据进行风电机组健康状态的特征匹配，得到匹配结果；基于所述匹配结果得到所述风电机组的健康评估结果。本发明用于对风电机组健康状态进行准确有效地评估，有效提高其运行效率，降低运维成本。