為處理上述問題,曲線龍源電力工程技能公司深耕計算機視覺范疇,模型搜集標示上萬張典型功率曲線反常圖片,依托干流圖像辨認模型自主練習AI模型,通過不斷優化模型算法,調整一階和二階優化函數,使模型的正樣本分配戰略到達最優,完結了針對不同機型風電機組功率曲線8類典型問題的辨認。此外,該公司還將該模型使用于風電機組其他操控圖譜,樹立相關模型并不斷迭代。通過場站3個月運轉數據的試驗驗證,該模型在近1.4萬颶風電機組中檢測出反常機組數量1860臺,準確率超越80%,工作功率進步3倍以上。
該技能初次完結了圖像辨認技能在風機功率曲線篩查剖析范疇的使用,完結剖析成果的自動化展現,有用進步了問題機組的定位速度與毛病剖析功率,為進步設備發電功能、推動場站智能化運維供給了有力支撐。