[发明专利]生成用于预测风力涡轮机的转子叶片损坏的预测模型的计算机实施的方法

摘要

本发明涉及一种用于生成预测风力涡轮机的转子叶片损坏的预测模型的计算机实施的方法，其中该方法处理先前获取的数据（DA），所述数据（DA）包括多个风力涡轮机的数据集（DS），其中每个数据集（DS）包括相应的变量值，这些变量包括一个或多个涡轮机变量（T1，T2，……，T10）、一个或多个天气变量（W1，W2，……，W4）以及一个或多个损坏变量（D1，D2，……，D19），其中该方法包括以下步骤：a）离散化那些是数值变量的变量的值，产生经修改的数据集（DS’）；b）基于经修改的数据集（DS’）的多个贝叶斯网络（BN1，BN2，……，BNN）的结构学习，其中每个贝叶斯网络（BN1，BN2，……，BNN）通过另一种学习方法学习；c）基于反映相应贝叶斯网络（BN1，BN2，……，BNN）的预测质量的性能度量（PM），从多个贝叶斯网络（BN1，BN2，……，BNN）中确定最优贝叶斯网络（OBN），其中最优贝叶斯网络（OBN）具有最优性能度量（PM）；d）基于经修改的数据集（DS’）的最优贝叶斯网络（OBN）的参数学习，产生条件概率（CP），其中最优贝叶斯网络（OBN）结合条件概率（CP）是预测模型。