【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海上风电运行风险分析，具体为一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统。
技术介绍
1、海上风电是可再生能源的重要发展方向，全球对清洁能源需求的增加，海上风电场的建设规模的增加。而海上风电机组在运行过程中面临着多种复杂的环境条件和运行风险，如高湿度、高盐度、强风、雷电、海浪和冰冻等，其他因素导致风电机组故障频发、维护成本高、运行稳定性差，因此，海上风电设备的健康状态监测和故障风险分析成为保障风电场安全稳定运行的关键环节。
2、在对海上风电运行风险的分析和预测中，多数采用传统的基于数据统计分析和机器学习模型的方法，如基于支持向量机、随机森林等进行故障检测和风险分析。而传统方法存在以下不足：
3、现有技术中，如专利cn202211283126.5中描述的“基于数据分析的海上风电运行风险分析系统”对影响因素进行采集和相关性分析，但没有有效融合多模态数据，无法处理来自不同数据源的复杂信息，其单一维度的数据处理方式，导致系统在识别风电设备潜在故障时，无法充分利用多源信息；
4、专利cn202211283126.5的系统在风险分析过程中，依赖于传统的数据分析方法，如基于历史运行状态进行故障预测，缺乏实时响应能力和自适应性调节机制，其风险分析主要依赖于静态数据，无法根据现场实时数据的变化及时调整分析策略和预测结果；
5、在专利cn202211283126.5中，系统通过传统的相关性分析判断风险因素间的关系，未能揭示各风险因素对故障预测结果的具体影响，缺乏对模型内部逻辑和预测结果的详
6、因此，本领域技术人员提供一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，解决海上风电运行中多模态数据融合能力不足、实时响应性和自适应性较差及模型缺乏解释性的问题，实现对风电设备状态的高效监测和精准风险分析。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，包括：
3、数据采集与预处理模块，用于多采集种传感器的风电设备运行状态数据和环境数据，且对数据进行清洗和预处理；
4、多模态数据融合与特征提取模块，用于提取和融合来自不同数据源的多模态特征；
5、实时风险预测与智能决策模块，用于基于深度学习模型实时分析风电设备运行状态，且在检测到故障趋势时进行预测和报警；
6、模型可解释性与智能决策支持模块，用于解释预测结果且提供直观的可视化展示；
7、自适应优化与联邦学习模块，用于通过边缘计算和联邦学习技术优化模型性能，实现分布式协同训练和数据隐私保护。
8、优选的，所述数据采集与预处理模块采用基于密度的聚类算法对异常值进行检测，所述异常值检测通过以下公式进行判断：
9、
10、其中，∈为阈值参数，用于控制数据点间的距离。
11、优选的，所述多模态数据融合与特征提取模块包括卷积神经网络和长短期记忆网络，用于处理视觉数据和时间序列数据，所述lstm的状态更新公式为：
12、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)，
13、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)，
14、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)，
15、ct＝ft·ct-1+it·tanh(wc·[ht-1,xt]+bc)，
16、ht＝ot·tanh(ct)，
17、其中，it、ft、ot为输入门、遗忘门和输出门；
18、ct表示在时间步t时的细胞状态；
19、ht表示在时间步t时的隐藏状态；
20、xt表示在时间步t时的输入数据；
21、ht-1表示前一时间步t-1的隐藏状态；
22、wi、wf、wo、wc表示lstm网络的权重参数；
23、bi、bf、bo、bc表示lstm网络的偏置项；
24、σ表示逻辑s igmoid激活函数；tanh表示双曲正切激活函数。
25、优选的，所述自适应融合单元使用自注意力机制对多模态数据进行加权融合，所述自注意力机制通过以下公式进行计算：
26、
27、其中，q、k为查询矩阵和键矩阵。
28、优选的，所述实时风险预测与智能决策模块采用深度q网络优化设备控制策略，所述q值更新公式为：
29、
30、其中，s为当前状态，a为执行的动作，r为即时奖励，γ为折扣因子。
31、优选的，所述深度强化学习控制单元通过∈-贪婪策略选择设备控制动作，所述策略表达式为：
32、
33、其中，∈为探索概率，|a|为动作空间的大小。
34、优选的，所述模型可解释性分析模块利用图神经网络实现设备间因果关系分析，节点嵌入更新公式为：
35、
36、其中，为节点i的邻域。
37、优选的，所述可解释性分析与可视化单元采用shap算法对模型的预测结果进行解释，所述shap值计算公式为：
38、
39、其中，φi表示特征i对模型输出结果的shap值，s表示特征子集，n表示模型中的全部特征集合，表示特征子集s是由集合n中去除特征i后的子集，|s|！表示特征子集s的阶乘；
40、(|n|-|s|-1)表示特征子集n中除去子集s和特征i外的其余特征的阶乘，|n|！表示特征集合n的阶乘；
41、f(s∪{i})表示在包含特征子集s及特征i的情况下，模型f的输出结果；
42、f(s)表示在包含特征子集s时，模型f的输出结果。
43、优选的，所述自适应优化与联邦学习模块在各边缘节点独立进行模型训练，且通过差分隐私保护机制加入噪声干扰，公式如下：
44、
45、其中，为噪声项。
46、优选的，所述联邦学习单元通过安全多方计算协议实现各节点模型参数的聚合，模型更新公式为：
47、
48、其中，ni为各节点的数据量，n为总数据量。
49、本专利技术提供一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统。具备以下
50、有益效果：
51、1、本专利技术通过引入自注意力机制和transformer架构，对来自风电设备的多模态数据进行深度融合分析，不同数据源的信息能在统一的特征空间中进行加权整合，使得系统能自适应地聚焦于重要特征，而显著提高多模态数据的分析精度和故障检测能力，多模态数据的有效融合使得系统能在多维度上监控设备的状态变化，以在复杂海洋环境中精准地识别设备异常状态，实现对风电机组故障和潜在风险的全面捕本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述数据采集与预处理模块采用基于密度的聚类算法对异常值进行检测，所述异常值检测通过以下公式进行判断：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述多模态数据融合与特征提取模块包括卷积神经网络和长短期记忆网络，用于处理视觉数据和时间序列数据，所述LSTM的状态更新公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述自适应融合单元使用自注意力机制对多模态数据进行加权融合，所述自注意力机制通过以下公式进行计算：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述实时风险预测与智能决策模块采用深度Q网络优化设备控制策略，所述Q值更新公式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述深度强化学习控制单元通过∈-贪婪策略选择设备控
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述模型可解释性分析模块利用图神经网络实现设备间因果关系分析，节点嵌入更新公式为：
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述可解释性分析与可视化单元采用SHAP算法对模型的预测结果进行解释，所述SHAP值计算公式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述自适应优化与联邦学习模块在各边缘节点独立进行模型训练，且通过差分隐私保护机制加入噪声干扰，公式如下：
10.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述联邦学习单元通过安全多方计算协议实现各节点模型参数的聚合，模型更新公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述数据采集与预处理模块采用基于密度的聚类算法对异常值进行检测，所述异常值检测通过以下公式进行判断：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述多模态数据融合与特征提取模块包括卷积神经网络和长短期记忆网络，用于处理视觉数据和时间序列数据，所述lstm的状态更新公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述自适应融合单元使用自注意力机制对多模态数据进行加权融合，所述自注意力机制通过以下公式进行计算：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，其特征在于，所述实时风险预测与智能决策模块采用深度q网络优化设备控制策略，所述q值更新公式为：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗琪，
申请(专利权)人：北京智信恒瑞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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