智慧风场运维管理关键技术分析

本文以某地方风场作为研究对象,阐述风场运营过程中常见的齿轮箱温控阀以及偏航系统故障,并提出基于深度神经网络的故障识别模式,以FTA(故障树)与BDD(行为驱动程序)为基础的故障失效分析模型,基于贝叶斯推理的排故方法,以此减少故障停机频率,缩短单次停机时长,保证发电机组运行稳定性与安全性,确保风场发电量提升,促进经济效益的增长。