基于深度学习的电站风机故障预警研究的任务书

基于深度学习的电站风机故障预警研究的任务书一、任务背景和意义随着新能源电力的快速发展，风电已经成为我国电力产业的重要组成部分。而风机作为风电场的最核心、最重要的设备之一，其运行稳定性和可靠性对于风电场

基于深度学习的电站风机故障预警研究的任务书 一、任务背景和意义 随着新能源电力的快速发展，风电已经成为我国电力产业的重要组 成部分。而风机作为风电场的最核心、最重要的设备之一，其运行稳定 性和可靠性对于风电场的经济效益、发电能力和安全稳定性都有着重要 的影响。因此，如何对风机的运行情况进行有效的监测和故障预警，是 保障风电场正常运行的关键之一。 传统的风机运行监测和故障预警方法多采用物理传感器或逐个人工 巡检的方式，这种方法虽然能够有效提供风机运行状态的实时信息和故 障情况，但是存在着实时性不高、覆盖范围有限、成本较高、数据分析 难度大等问题。因此，基于深度学习的电站风机故障预警技术应运而 生，将风机运行数据的自动获取、分类、分析和故障预测集成到一体， 更加高效、智能地对风机进行运行监测和故障预警，能够有效提高风电 场使用率和发电效益，对于促进我国可持续能源发展和清洁能源转型发 挥着重要作用。 二、研究内容和目标 1.研究基于深度学习的电站风机故障预警模型。 2.研究风机运行数据采集和预处理方法。 3.研究深度学习算法在风机故障诊断中的应用。 4.探究数据集的构建和数据的标注方法。 5.实现基于云端的风机故障预警系统。 6.进行真实场景的数据验证和性能评估。 三、研究方法