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基于SCADA数据分析的风电机组故障诊断方法研究
杨旺春，莫浩鸣
（国电电力广西风电开发有限公司，广西南宁530218）
摘要：风电机组复杂多变的工作环境给其状态监测和故障检测带来挑战。因此，提出一种新的风电机组故障检
测方法，将CNN与LSTM相结合，以风电机组监控系统中的SCADA数据为研究对象。建立基于卷积神经网络的
学习架构，实现对系统中各节点之间动态数据的有效识别；采用注意机制强化关键信息的作用，实现对长短时记
忆网络中所需要的各种特征的提取；通过权重映射及参数学习
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