公开(公告)号：CN120046077A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510197620.7

申请日：2025-02-21

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 向玲 ,  程砺锋 ,  高鑫 ,  胡爱军 ,  姚青陶 ,  石楠新

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/10 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F17/18 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  F03D17/00 ,  G08B21/18

Abstract: 一种基于KAformer模型的风电机组异常状态检测方法，包括以下步骤：a.数据预处理；b.检测模型的搭建：在原始ViT的基础上，将其编码器由简单的MLP替换为KAN，构建KAformer模型，并增设前置LSTM网络；c.模型的训练；d.模型的测试：计算预警阈值和报警阈值；构建异常状态评判指标，根据评判指标判断风电机组的异常运行状态发生时间段；e.利用测试合格的检测模型对风电机组的异常状态进行检测。本发明通过改进原始ViT模型得到能够很好地建立风电机组正常运行状态逻辑的检测模型，再通过KLD计算和KDE方法构建异常状态评判指标，可精准检测风电机组的异常运行状态，及时报警，保证风电机组安全运行。