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2020-06-10 21:32:41
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大纲/内容
风电机组加权网络
风电机k-1SCADA数据
故障判断
PCA算法
风电机2、k-1相似关系
风电机1主特征数据
风电机k-1主特征数据
风电机1、k联合相似度
风电机2主特征数据
风电机2SCADA数据
风电机1SCADA数据
图3.算法流程图
求各个电机主特征离散概率之间的JS散度
风电机2、k-1联合相似度
联合相似度作为权值组建加权复杂网络
风电机k-1、k联合相似度
给边权值设定阈值得加权非全连接网络
风电机1、k-1相似关系
故障风电机和其他可能故障的机组
风电机1、k-1联合相似度
风电机1、2联合相似度
设定滑动时间窗口tt内各个时间点的特征数据
风电机1、2相似关系
一段时间内各个风电机的SCADA数据
风电机kSCADA数据
风电机组加权全连接网络
风电机1、k相似关系
风电机2、k联合相似度
加入1/d作为各边间JS散度权值
风电机k主特征数据
风电机2、k相似关系
风电机k-1、k相似关系
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