大数据分析技术在风电设备异常预测中的应用
摘要
鉴于风力发电机组工作方法的复杂性和多样性以及预测数据的数量大、来源复杂和快速增长等特点,现有的预测方法难
以确保预测的准确性和对大量数据的快速处理。为此,提出了一种风力预测模型,结合 Hadoop 部署技术和 BP 神经网络,用于预
测设备状况。这种异常预测方法有助于加快影响速度,同时确保准确性,是风电场维修人员的重要参考。
以确保预测的准确性和对大量数据的快速处理。为此,提出了一种风力预测模型,结合 Hadoop 部署技术和 BP 神经网络,用于预
测设备状况。这种异常预测方法有助于加快影响速度,同时确保准确性,是风电场维修人员的重要参考。
关键词
大数据分析技术;风电设备;异常预测;应用
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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3654-04-06-116930
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