دوره 7، شماره 4 - ( 10-1404 )                   جلد 7 شماره 4 صفحات 7-1 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Alavi F, Sharifzadeh M. Hybrid Deep Learning for Wind Turbine Fault Detection. sjis 2025; 7 (4) :1-7
URL: http://sjis.srpub.org/article-5-262-fa.html
علوی فاطمه، شریف زاده مهدی. یادگیری عمیق ترکیبی برای تشخیص خطای توربین بادی. نشریه مطالعات بین رشته ای. 1404; 7 (4) :1-7

URL: http://sjis.srpub.org/article-5-262-fa.html


1- پژوهشکده انرژی، آب و محیط زیست شریف (SEWEI)، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران.
2- کالج امپریال لندن، لندن، بریتانیا ، m.sharifzadeh@ucl.ac.uk
چکیده:   (68 مشاهده)

تشخیص خطا در توربین‌های بادی برای حفظ عملکرد کارآمد و قابل‌اعتماد سامانه‌های انرژی تجدیدپذیر از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مقاله، یک معماری نوین یادگیری عمیق ترکیبی با عنوان LSTM-Attention-CapsNet معرفی شده است که شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت (LSTM)، سازوکارهای توجه (Attention) و شبکه‌های کپسولی (Capsule Networks) را برای تشخیص خطا مبتنی بر سری‌های زمانی در توربین‌های بادی با یکدیگر ترکیب می‌کند. مدل پیشنهادی در هنگام آزمایش بر روی یک مجموعه‌داده مربوط به توربین بادی، عملکردی بی‌سابقه از خود نشان داد و به دقت (Accuracy)، امتیاز F1، دقت (Precision) و بازخوانی (Recall) برابر با 1 دست یافت. این عملکرد استثنایی، پیشرفت قابل‌توجهی در قابلیت‌های تشخیص خطا محسوب می‌شود و می‌تواند راهبردهای نگهداری پیشگویانه در بخش انرژی بادی را متحول کند. یافته‌های این پژوهش نویدبخش آغاز دوره‌ای جدید در زمینه تشخیص خطا و پایش وضعیت توربین‌های بادی است و می‌تواند به بهبود چشمگیر بهره‌وری و قابلیت اطمینان تولید انرژی بادی منجر شود.

متن کامل [PDF 481 kb]   (30 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: مهندسی انرژی و فناوری قدرت
دریافت: 1404/7/13 | ویرایش نهایی: 1404/8/27 | پذیرش: 1404/9/12 | انتشار: 1404/10/4

فهرست منابع
1. Long, X. F., Yang, P., Guo, H. X., & Wu, X. W. (2017). Review of fault diagnosis methods for large wind turbines. Power system technology, 41(11), 3480-3490.
2. Lebranchu, A., Charbonnier, S., Bérenguer, C., & Prévost, F. (2019). A combined mono-and multi-turbine approach for fault indicator synthesis and wind turbine monitoring using SCADA data. ISA transactions, 87, 272-281. [DOI:10.1016/j.isatra.2018.11.041] [PMID]
3. Yu, D., Chen, Z. M., Xiahou, K. S., Li, M. S., Ji, T. Y., & Wu, Q. H. (2018). A radically data-driven method for fault detection and diagnosis in wind turbines. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 99, 577-584. [DOI:10.1016/j.ijepes.2018.01.009]
4. Laouti, N., Sheibat-Othman, N., & Othman, S. (2011). Support vector machines for fault detection in wind turbines. IFAC Proceedings Volumes, 44(1), 7067-7072. [DOI:10.3182/20110828-6-IT-1002.02560]
5. Qiu, Y., Jiang, H., Feng, Y., Cao, M., Zhao, Y., & Li, D. (2016). A new fault diagnosis algorithm for PMSG wind turbine power converters under variable wind speed conditions. Energies, 9(7), 548. [DOI:10.3390/en9070548]
6. Simani, S., & Castaldi, P. (2014). Active actuator fault‐tolerant control of a wind turbine benchmark model. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 24(8-9), 1283-1303. [DOI:10.1002/rnc.2993]
7. Mojallal, A., & Lotfifard, S. (2017). Multi-physics graphical model-based fault detection and isolation in wind turbines. IEEE transactions on smart grid, 9(6), 5599-5612. [DOI:10.1109/TSG.2017.2691782]
8. Lei, J., Liu, C., & Jiang, D. (2019). Fault diagnosis of wind turbine based on Long Short-term memory networks. Renewable energy, 133, 422-432. [DOI:10.1016/j.renene.2018.10.031]
9. Hochreiter, S. and Schmidhuber, J., 1997. Long short-term memory. Neural computation, 9(8), pp.1735-1780. [DOI:10.1162/neco.1997.9.8.1735] [PMID]
10. Chen, J., Li, J., Chen, W., Wang, Y., & Jiang, T. (2020). Anomaly detection for wind turbines based on the reconstruction of condition parameters using stacked denoising autoencoders. Renewable Energy, 147, 1469-1480. [DOI:10.1016/j.renene.2019.09.041]
11. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., Kaiser, Ł. and Polosukhin, I., 2017. Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
12. Sabour, S., Frosst, N. and Hinton, G.E., 2017. Dynamic routing between capsules. Advances in neural information processing systems, 30.
13. Ahmed, S. F., Alam, M. S. B., Hassan, M., Rozbu, M. R., Ishtiak, T., Rafa, N., ... & Gandomi, A. H. (2023). Deep learning modelling techniques: current progress, applications, advantages, and challenges. Artificial Intelligence Review, 56(11), 13521-13617. [DOI:10.1007/s10462-023-10466-8]
14. Boudiaf, A., Moussaoui, A., Dahane, A., & Atoui, I. (2016). A comparative study of various methods of bearing faults diagnosis using the case Western Reserve University data. Journal of Failure Analysis and Prevention, 16(2), 271-284. [DOI:10.1007/s11668-016-0080-7]
15. Smith, W. A., & Randall, R. B. (2015). Rolling element bearing diagnostics using the Case Western Reserve University data: A benchmark study. Mechanical systems and signal processing, 64, 100-131. [DOI:10.1016/j.ymssp.2015.04.021] [PMCID]
16. Zhang, X., Zhao, B., & Lin, Y. (2021). Machine learning based bearing fault diagnosis using the case western reserve university data: A review. Ieee Access, 9, 155598-155608. [DOI:10.1109/ACCESS.2021.3128669]
17. J. Platt, et al., Probabilistic outputs for support vector machines and comparisons to regularized likelihood methods, Advances in large margin classifiers 10 (3) (1999) 61-74. [DOI:10.7551/mitpress/1113.003.0008] [PMID]

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.