发明专利已授权

一种风电机组联邦故障诊断方法及系统

📄 申请号：CN202110520120.4 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-05-13

公开号

CN113255210B

公开日

2022-12-02

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06K9_62 , G06N3_08 , G06F113_06 ,

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断联邦学习风电机组

应用场景

风电运维, 故障预测, 智能运维

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摘要

本发明公开一种风电机组联邦故障诊断方法及系统，先基于风电场内相同类型风电机组构建风电机组的训练集和测试集；然后基于联邦学习框架，根据所述训练集对本地故障诊断模型进行训练，获得各风电机组对应的最优共享故障诊断模型；最后将所述测试集输入至各风电机组对应的所述最优共享故障诊断模型进行风电机组故障诊断，获得风电机组故障诊断结果。本发明基于联邦学习框架实现多台风电机组数据共享，通过“数据不动模型动”的方式，在数据不出本地的情况下，将各台风电机组联合起来进行联邦训练，在有效的保护不同风电机组制造商数据隐私的同时，丰富了故障类型并解决了风电机组间存在的数据孤岛问题，在风电机组故障诊断领域中具有广阔的前景。

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

共格孪晶面三元素PdPtIr多孔一维纳米线及其制备方法

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：68 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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