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公开(公告)号：CN113688919A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111006213.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于SeqGAN模型的风电机组健康状态评估数据集构建方法，包括步骤：S1)利用SCADA系统获取风电机组数据；S2)利用训练好的深度模型对风电机组数据进行自动标注，以形成包括良好、一般、轻微劣化、严重劣化和失效5类标签的标注信息，标注信息与风电机组数据构成风电机组状态数据；S3)将风电机组状态数据作为正样例输入训练好的判别器，通过将判别器判别的概率回传给生成器进行训练，由生成器输出风电机组劣化数据并将其作为负样例，根据正样例和负样例对判别器进行重新训练，经过多次迭代，获得最佳的风电机组健康状态评估数据集。本发明提供的方法，解决了风电机组数据的不平衡问题，为风电机组健康状态评估奠定了前提。
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