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安全可靠的运维是保证风电场正常运行的一个重要条件然而大多数风电场处于环境恶劣的偏远地区,给风电运维人员带来了巨大的挑战恶劣的运维环境降低了运维人员的可靠性,增加了运维人员人为失误的概率近年来,由运维人员人为失误导致的事故频发,为减少人为失误导致的事故,提出了一种基于风电运维人员紧张程度的运维操作模式以肌电图、呼吸作用和皮肤电导这3种生理信号作为运维人员紧张程度的评估参数,采用随机森林算法对运维人员的紧张程度进行分类与预测,通过实验验证了基于生理信号划分紧张程度的可行性最后以发电机U1绕组温度超限故障为例,分析了运维人员在不同紧张程度下的操作模式 相似文献
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摘要:运维效率的提高是当下风电后市场面临的重大困境,基层运维人员对于故障的认知以及在风电机组极端运维条件下的情感状态对运维结果有着较大的影响.该文提出了一种基于认知计算的WINDRIVE运维管理模型以风电机组匝间短路故障为例,将情感节点考虑在内,以证据承载机会(EBO)及概率分布展示了潜在变量和故障认知(Cognition)之间的关系最后,运用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法模拟了运维人员的认知计算结果该模型可以得到运维人员对于特定故障更加全面的认知计算结果,方便电力企业对于运维人员的操作水平进行准确把握并进行高效派遣及管理,应用空间广阔 相似文献
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