使用参数转移学习进行优化传感器数据预处理,用于风力轮机功率曲线建模
Pedro Martín-Calzada1, Pedro Martín Sánchez1, Francisco Javier Rodríguez-Sánchez1
1Department of Electronics, University of Alcalá, 28805 Alcalá de Henares, Community of Madrid, Spain.
本研究介绍了一种转移学习方法,通过优化异常检测和回归来改进风力轮机功率曲线建模. 这种方法显著减少了优化时间,并提高了模型准确性,特别是对于新轮机.
科学领域:
- 可再生能源工程可再生能源工程
- 数据科学数据科学数据科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 风力轮机功率曲线建模对于运营效率和维护至关重要.
- 在SCADA (监督控制和数据采集) 系统中的数据异常阻碍了精确的功率曲线预测.
- 现有的方法在数据质量问题和广泛的模型调整方面扎.
研究的目的:
- 开发一个参数转移学习策略,用于强大的风力轮机功率曲线建模.
- 共同优化异常检测和回归模型,以提高准确性.
- 为了减少模型调整的计算负担,并提高对新轮机的适用性.
主要方法:
- 一个框架结合了异常检测 (iForest,LOF,DBSCAN) 和WTPC (风力轮机功率曲线) 回归器 (MLP,RF,GP).
- 一个多度数目标函数,用于联合优化预处理和建模.
- 转移学习与随机搜索源域超参数探索和贝叶斯优化目标域精细化.
主要成果:
- 与传统方法相比,优化代减少了90%.
- 在各种轮机型号和位置上持续改进目标域性能.
- 当源轮机和目标轮机在站点或额定功率上有所不同时,没有表现损失,相似的对有更大的收益.
结论:
- 拟议的参数转移学习管道是实用的,模型不可知,并加速预处理和建模.
- 它有效地保持或改善模型适配,为具有有限数据的新安装轮机提供显著的好处.
- 该战略提高了风力轮机性能监测和预测的可靠性.
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