【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及基于人工智能的风电机组异常预警方法及系统。
技术介绍
1、随着全球对可再生能源的需求不断增加，风能作为一种清洁且可持续的能源形式，已在电力生产中占据了重要地位。风电机组作为风能转化为电能的关键设备，其运行的稳定性和可靠性直接影响到风电场的发电效率和经济效益。风电机组通过风力驱动转子，转子与发电机相连，将机械能转化为电能。在此过程中，输出的电能量、电压和电流等参数是评估风电机组运行状态的关键指标。任何一项指标的异常波动都可能预示着风电机组存在潜在故障，例如机械故障、电子元件失效或外部环境变化等。因此，需要对风电机组运行过程中的多项参数进行监测，并及时预警。
2、孤立森林算法是一种对多维度数据进行异常检测的算法，其利用多维度数据来构造孤立树，并根据孤立树计算任意一个数据点的异常程度，从而完成异常检测。例如，公开号为cn115496163a的中国专利申请文件中公开了基于k-means++、bp神经网络和孤立森林的建筑异常能耗监测方法，该专利申请文件指出，利用同类别的能耗数据构建孤立树获取异常得分。在...
【技术保护点】
1.基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，所述根据多维数据点利用孤立森林算法构建孤立树，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，所述时序邻近点的获取方式包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，所述时序突变程度满足表达式：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，所述空间邻近点的获取方式包括：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，所述根据多维数据点利用孤立森林算法构建孤立树，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，所述时序邻近点的获取方式包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，所述时序突变程度满足表达式：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法，其特征在于，所述空间邻近点的获取方式包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的风电机组异常预警方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈虎，张海平，胡明清，王仕林，刘龙辉，
申请(专利权)人：青岛百恒新能源技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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