已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Early fault prediction for wind turbines based on deep learning

涡轮机 风力发电 随机森林 断层(地质) 深度学习 时间序列 机器学习 计算机科学 人工智能 可靠性工程 工程类 地质学 地震学 电气工程 机械工程
作者
Kuan-Cheng Lin,G. J. Y. Hsu,Haowei Wang,Mu‐Yen Chen
出处
期刊:Sustainable Energy Technologies and Assessments [Elsevier BV]
卷期号:64: 103684-103684 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.seta.2024.103684
摘要

This research focuses on the predictive maintenance of wind turbines, using operational data of 31 wind turbines located in Taiwan's Changbin Industrial Zone, for a total of five years from 2015 to 2019. A hybrid method fault prediction mechanism for wind turbines is developed using machine learning and deep learning methods. The random forest method is applied to identify features that are highly correlated with faults, and to eliminate low-correlation features to maximize prediction model efficiency. Long short-term memory (LSTM) deep learning methods are then applied to handle the time series data, analyze historical pre-failure information, use the dynamic weight loss function to address data imbalance, and finally predict the future wind turbine health status. The resulting fault prediction model produces average prediction accuracy, precision and recall rates of 99%, 70% and 77%, respectively for predictions of one to six hours ahead, indicating that the proposed model can effectively predict wind turbine failures in advance, thus providing increased time for fault response and effectively improving the wind turbine lifespan.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
IfItheonlyone完成签到 ,获得积分10
6秒前
SHD完成签到 ,获得积分10
7秒前
yu完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
Mr兔仙森完成签到,获得积分10
12秒前
悠悠我心完成签到,获得积分10
14秒前
英姑应助霜鸣采纳,获得10
15秒前
17秒前
凶狠的寄风完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
水若琳发布了新的文献求助10
22秒前
小黑完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
壮观的谷冬完成签到 ,获得积分0
26秒前
霸气的思柔完成签到,获得积分10
27秒前
aliu完成签到,获得积分10
28秒前
月儿完成签到 ,获得积分10
29秒前
牟翎完成签到,获得积分10
31秒前
liboshi完成签到,获得积分10
31秒前
霜鸣发布了新的文献求助10
33秒前
aliu发布了新的文献求助10
33秒前
andrele发布了新的文献求助10
36秒前
王子娇完成签到 ,获得积分10
37秒前
38秒前
传奇3应助霜鸣采纳,获得10
39秒前
hellokitty完成签到,获得积分10
39秒前
43秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
Rondab应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
Rondab应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
43秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得30
43秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
bxxxxx应助科研通管家采纳,获得30
43秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得30
43秒前
43秒前
生动丑应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
zp6666tql完成签到 ,获得积分10
45秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989972
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11256042
捐赠科研通 3270884
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805093
邀请新用户注册赠送积分活动 882256
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216