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图为技术人员对AI模型数据分析
风电机组功率曲线是考核风电机组性能、评估机组发电能力的一项重要指标,功率曲线异常不仅会导致电量损失,也会降低设备发电效率、缩短部件运行周期。功率曲线筛查的常规方法依赖专业人员个人经验,容易效率不足、准确度参差不齐。
图为训练风电机组功率曲线AI模型
为解决上述问题,龙源电力收集标注上万张典型功率曲线异常图片,依托主流图像识别模型自主训练AI模型,通过不断优化模型算法,使模型的正样本分配策略达到最优,实现了针对不同机型风电机组功率曲线8类典型问题的识别。经过场站3个月运行数据的实验验证,该模型在近14000台风电机组中检测出异常机组数量1860台,准确率超过80%,工作效率提升3倍以上。
图为技对AI模型运行机理进行研讨
该技术首次完成了图像识别在风机功率曲线筛查分析领域的应用,实现分析结果的自动化展示,有效提升了问题机组的定位速度与故障分析效率,为提高设备发电性能、推进场站智能化运维提供了有力支撑。
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