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基于TimeGAN-Stacking的风电机组变桨系统故障诊断方法
上海交通大学国家电投智慧能源创新学院;
上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
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潘美琪
贺兴
开通知网号
风电机组变桨系统的少量不均衡故障样本难以训练基于数据驱动的故障诊断模型,导致监测系统常常漏报或误报故障。针对上述问题,提出一种基于TimeGAN-Stacking的风电机组变桨系统故障诊断方法。在数据层面,由于原始样本类别不平衡,基于时序生成对抗网络...
机 构:
上海交通大学国家电投智慧能源创新学院;
上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室;
领 域:
电力工业;
自动化技术;
关键词:
风电机组;
数据挖掘;
故障分析;
深度学习;
时序生成对抗网络;
样本增强;
格 式:
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