公开(公告)号：CN118278463A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410711046.8

申请日：2024-06-04

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 张敏 ,  魏继婕 ,  李华军 ,  袁文永 ,  陈玉静 ,  徐琨

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/23 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明涉及风力发电的技术领域，公开了一种风电机组高速轴温度的预测方法和预测装置，其中预测方法包括以下步骤：风电SCADA系统采集机组数据并对所述机组数据进行清洗后得到监测数据；基于CNN‑LSTM网络模型建立改进混合深度学习模型；利用所述改进混合深度学习模型输出风电机组高速轴温度的预测数据；所述基于CNN‑LSTM网络模型建立改进混合深度学习模型包括：使用黑翅鸢优化算法对CNN‑LSTM网络模型的参数进行优化得到改进混合深度学习模型。本发明采用深度学习混合模型CNN‑LSTM进行空间和时间的特征提取，进而预测齿轮箱高速轴温度，并采用BKA对网络模型超参数的选择进行改进，减少了齿轮箱高速轴温度预测中原始数据噪声点、提高了预测精度。