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公开(公告)号：CN118965819B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411427873.0
申请日：2024-10-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/20 , G06N7/01 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于电力技术领域，公开一种风电机组可靠性评估方法、装置及介质，该方法包括：根据非线性维纳过程和马尔可夫原理建立风电机组各组件考虑自愈的退化‑冲击相依竞争失效模型；基于多维Copula函数，建立风电机组各组件多故障失效模型；Copula函数的选择及建立风电机组不同组件之间失效的相关性模型；基于最大似然数法和蒙特卡洛方法对退化量和Copula函数进行参数估计。本发明可以得到风电机组各组件和系统的可靠度曲线，进而对风电机组的可靠性进行评估。
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公开(公告)号：CN119227552B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411733111.3
申请日：2024-11-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于风电机组可靠性评估领域，提供了基于动态LSTM‑Sage‑Husa算法的风电机组可靠性评估方法及装置，本发明由SCADA系统得到风电机组各部件的运行数据，利用多层感知LSTM模型对退化过程性能参数进行预测，并且采用动态Sage‑Husa算法对非线性Wiener退化过程修正，引入状态向量的均值和协方差矩阵，建立风电机组考虑有效冲击的非线性Wiener退化过程，对风电机组可靠性评估；本发明考虑了有效冲击对风电机组的影响，通过采用多层感知LSTM模型预测退化过程中缺少数据问题，可以解决因为数据缺失导致风电机组可靠性评估不准确问题，此外，为了更精确的捕捉非线性退化过程中的机组性能变化，并降低数据的波动性，除去退化数据中的噪点，引入分布参数变量，利用动态Sage‑Husa算法求得退化过程中的统计模型和分布参数，并结合预测分布参数，得到了最优估值的退化函数，提升了模型的准确性。
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公开(公告)号：CN118965819A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411427873.0
申请日：2024-10-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/20 , G06N7/01 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于电力技术领域，公开一种风电机组可靠性评估方法、装置及介质，该方法包括：根据非线性维纳过程和马尔可夫原理建立风电机组各组件考虑自愈的退化‑冲击相依竞争失效模型；基于多维Copula函数，建立风电机组各组件多故障失效模型；Copula函数的选择及建立风电机组不同组件之间失效的相关性模型；基于最大似然数法和蒙特卡洛方法对退化量和Copula函数进行参数估计。本发明可以得到风电机组各组件和系统的可靠度曲线，进而对风电机组的可靠性进行评估。
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公开(公告)号：CN119227552A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411733111.3
申请日：2024-11-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于风电机组可靠性评估领域，提供了基于动态LSTM‑Sage‑Husa算法的风电机组可靠性评估方法及装置，本发明由SCADA系统得到风电机组各部件的运行数据，利用多层感知LSTM模型对退化过程性能参数进行预测，并且采用动态Sage‑Husa算法对非线性Wiener退化过程修正，引入状态向量的均值和协方差矩阵，建立风电机组考虑有效冲击的非线性Wiener退化过程，对风电机组可靠性评估；本发明考虑了有效冲击对风电机组的影响，通过采用多层感知LSTM模型预测退化过程中缺少数据问题，可以解决因为数据缺失导致风电机组可靠性评估不准确问题，此外，为了更精确的捕捉非线性退化过程中的机组性能变化，并降低数据的波动性，除去退化数据中的噪点，引入分布参数变量，利用动态Sage‑Husa算法求得退化过程中的统计模型和分布参数，并结合预测分布参数，得到了最优估值的退化函数，提升了模型的准确性。
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