基于CapBLSTM-MOHHO的风机故障诊断方法

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本发明公开了基于CapBLSTM‑MOHHO的风机故障诊断方法，包括：通过SCADA历史数据进行特征选择，获取与风功率相关的非冗余特征数据，并对非冗余特征数据进行预处理；采用极值理论分析预测值和实际值之间的残差，确定报警阈值；构建预测模型，将待诊断SCADA在线数据输入所述预测模型中，输出预测值，基于预测值与所述报警阈值，确定风机的运行状态，其中，预测模型包括若干预测单元，预测单元采用胶囊‑双向长短时记忆网络构建，预测单元通过预处理后的非冗余特征数据训练获得。本发明方法能够有效地处理序列数据和准确地预测风功率，实现对风机的故障预警，而且适用于风电集控中心所管辖的多风场。