[发明专利]一种基于机器学习的风电场站运行数据异常识别方法在审
| 申请号： | 202111375720.2 | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114154567A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 马天东;耿天翔;李峰;钟海亮 | 申请（专利权）人： | 国网宁夏电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 750001 宁夏回族*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的风电场站运行数据异常识别方法，包括：收集风电场站的历史风速数据和对应的功率运行数据；确定历史风速数据和对应的功率运行数据中的正常运行数据和异常运行数据；构建深度学习算法模型，将分别带有相应标签的正常运行数据和异常运行数据，对深度学习算法模型进行学习、训练和测试，获得最优模型；将待识别风电场站的风速数据和对应的功率运行数据，通过最优模型，输出异常运行数据的识别结果；通过该方法能够对大规模风电场站运行数据的异常识别算法进行优化，提高提高风电场站运行数据异常识别的准确性、快速性和通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 场站 运行 数据 异常 识别 方法 | ||
【主权项】：
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