公开(公告)号：CN118008724A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410207641.8

申请日：2024-02-26

Applicant: 广东电网有限责任公司阳江供电局 ,  暨南大学

Inventor： 寇燕妮 ,  梁广 ,  孙单勋 ,  敖健永 ,  彭少冰 ,  李燕平 ,  胡圣青 ,  彭孝强 ,  甘粤

IPC: F03D17/00 ,  F03D7/04

Abstract: 本发明提出了一种风力发电机运维状态分类方法、装置、设备、存储介质，该方法包括：将历史风机数据集输入多个向量机得到第一特征集；根据皮尔森相关系数计算第一特征集与故障类型的相关系数，获取相关系数大于预设阈值的特征作为第二特征集；获取第一特征集和第二特征集的并集得到第一目标特征集，并划分为第一训练集和第一测试集；通过极端梯度提升树对第一训练集进行列抽样和行抽样，同时并行进行特征分裂和节点分裂得到决策树，对决策树的缺失值进行填充；将第一测试集输入到极端梯度提升树进行测试，得到完成训练的极端梯度提升树；将待测风机特征数据输入到极端梯度提升树得到风机当前状态。从而提高风力发电机运维状态分类的可靠性。

公开(公告)号：CN116861767A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310702081.9

申请日：2023-06-13

Applicant: 暨南大学

Inventor： 孙单勋 ,  崔双双 ,  李豪 ,  彭少冰

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种自适应数据的风速预测方法，包括：获取训练待测点的历史风速信息；根据训练待测点的历史风速信息确定物理驱动模型对应的第一损失函数与数据驱动模型对应的第二损失函数；根据经过超参数优化和优化器优化的神经网络、第一损失函数以及第二损失函数确定目标损失函数；根据目标损失函数构建目标模型，并基于目标模型获取对目标待测点的预测风速。本发明可以选择合适的超参数和优化器并提高目标模型的预测精准度和速度，可广泛应用于风速预测领域。