节点文献

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

免费订阅

【作者】 王晓东杨苹龙霞飞唐惜春管品发

【Author】 WANG Xiaodong;YANG Ping;LONG Xiafei;TANG Xichun;GUAN Pinfa;School of Electric Power,South China University of Technology;Guangdong Key Laboratory of Clean Energy Technology,South China University of Technology;Guangxi Jinzishan Wind Power Co.,Ltd,SPIC;

【机构】 华南理工大学电力学院华南理工大学广东省绿色能源技术重点实验室国家电投集团广西金紫山风电有限公司

【摘要】 为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。

【基金】 国家电力投资集团公司科技资助项目
【所属期刊栏目】 学术论文 (2019年11期)
  • 【分类号】TM315
  • 【下载频次】1
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

浏览历史:
下载历史: