[发明专利]一种基于GAN-QP特征迁移模型的风电机组状态监测方法在审
| 申请号： | 202211739162.8 | 申请日： | 2022-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN116011332A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 金晓航;王浩 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;H02J3/00;G01R31/34;G06F18/214;G06Q50/06;G06N3/096 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 冷红梅 |
| 地址： | 310000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于GAN‑QP特征迁移模型的风电机组状态监测方法，包括以下步骤：收集两台风电机组发电机系统运行状态历史数据集；将一台作为源域机组另一台作为目标域机组，分别对两台机组的数据集进行预处理，得到源域训练集、目标域训练集；基于目标域训练集、源域训练集对特征迁移模型进行训练，训练后特征迁移模型可将目标域机组数据的特征分布变换至源域机组数据的特征分布；基于源域训练集训练自编码器；对目标域机组在线数据集进行预处理，得到目标域测试集，基于训练后特征迁移模型将目标域测试集变换至源域空间，得到源域测试集；将源域测试集输入训练后自编码器，计算源域测试集与源域训练集的均方误差，基于均方误差判断系统运行是否正常。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan qp 特征 迁移 模型 机组 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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