基于Transformer的风电机组故障预测
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内蒙古科技大学

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TM315

基金项目:

内蒙古自治区科技计划项目(2021GG0433)


Transformer based fault prediction for wind turbines
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    摘要:

    将某风电机组14个月的SCADA数据作为研究对象,考虑到传统Transformer模型存在模型结构复杂,模型参数设置多的问题,通过引入线性解码器结构构建Transformer模型,研究了基于SCADA数据的风电机组故障预测方法。研究表明:所构建的算法模型具备长期使用稳定性,模型可以消除误预测现象,而且可以提前6天时间做出故障预测,为避免因故障恶化而引起突然停机提供了保障。

    Abstract:

    Using 14 months of SCADA data from a certain wind turbine unit as the research subject, considering the complexity of traditional Transformer models and the problem of multiple model parameter settings, a Transformer model is constructed by introducing a linear decoder structure to study the fault prediction method for wind turbine units based on SCADA data. The research shows that the algorithm model constructed has long-term stability, can eliminate the phenomenon of false predictions, and can make fault predictions six days in advance, providing a guarantee to avoid sudden shutdown caused by fault deterioration.

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  • 收稿日期:2024-06-21
  • 最后修改日期:2024-07-23
  • 录用日期:2024-07-23
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