Data mining for diagnosis, monitoring, and prediction in wind power plants
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, renewable energy sources play the key role in power system engineering. Among multiplicity of energy sources, wind energy is more popular due to its substantial advantages such as lower prices of produced electricity, their established technology, and being more accessible. However, these technologies have considerable costs that can mitigate profit for the investors and consumers. Among the different costs, the operation and maintenance (O&M) costs have the key role since many installed wind turbines are getting older. To mitigate the O&M costs it is crucial to update the defined strategies for condition monitoring (CM) in wind farms. The proper CM tool should be developed after exerting complete survey of existing CM techniques. To shift from a manual CM toward an automatic and smart approach, the machine learning and data mining concepts will be utilized in this application. The need for a modern condition monitoring strategy coincides with the emergence of Deep Learning (DL) in the recent decade. In this thesis, a novel condition monitoring is proposed to monitor the temperature of generator windings in a wind farm using Long Short-Term Memory (LSTM) model which is a Recurrent Neural Network (RNN) method. This DL model is a practical and unique choice for prediction due to its ability for considering long-term dependencies among input sequential features, which in this case are the provided time-series datasets by SCADA system. The time series SCADA datasets are provided by Power Factors which has a vast database of information about performance of different power plants which is gathered by SCADA system at 1Hz frequency. The novel proposed model in this thesis is evaluated in healthy and abnormal operation modes of a wind farm in Quebec Province, Canada as case scenarios. Moreover, the error signal is calculated between real and predicted signals to evaluate the proper performance of the model. Finally, this model is compared with Multiple Linear Regression model to show the effectiveness and high precision of the proposed model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».