发明专利已授权

基于可解释性图神经网络的风电机组异常检测与定位方法

📄 申请号：CN202210873216.3 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-07-21

公开号

CN115329986A

公开日

2022-11-11

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_20

IPC 分类号

G06N20_20 , G06N5_00 , G06N20_10 , G06N7_00 , G06N3_04 , G06N3_08 , F03D17_00 ,

技术画像

所属领域

电机图神经网络异常检测可解释人工智能电机

应用场景

风电机组状态监测, 风电场智能运维, 风电设备故障诊断, 新能源发电, 设备健康管理

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摘要

本发明公开了基于可解释性图神经网络的风电机组异常检测与定位方法，属于风电机组状态监测领域，所述方法包括S1、筛选多变量时间序列SCADA数据；S2、协变量预处理及谱域图卷积网络模型初始化；S3、将协变量预处理之后的健康数据输入谱域图卷积网络，提取特征；S4、根据训练集设置阈值；S5、通过检测与定位模块进行异常检测和异常定位；S6、通过事后可解释性模块进行异常检测和定位；S7、将检测与定位模块和决策可解释性模块综合评估，对机组健康状态进行科学性的评估和指导。本发明实现了对机组故障的早期预警，实现了对机组故障的精准定位，有利于在亚健康时及时对机组进行处理和维护，避免机组及关键部件的深度伤害。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：74 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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