本文主要研究内容
作者于天笑（2019）在《大数据分析技术在风电机组异常预测中的应用》一文中研究指出：受复杂多变的运行工况影响,风电机组存在状态监测数据量大、类型多样及复杂多源等特点。风电机组状态监测大数据影响下,现有的异常预测方法存在一定不足。基于此,简单分析了风电机组异常预测中的大数据分析技术应用,并探讨了基于大数据分析技术的风电机组异常预测模型体系,最终通过仿真及测试证明了该体系的实用性。
Abstract
shou fu za duo bian de yun hang gong kuang ying xiang ,feng dian ji zu cun zai zhuang tai jian ce shu ju liang da 、lei xing duo yang ji fu za duo yuan deng te dian 。feng dian ji zu zhuang tai jian ce da shu ju ying xiang xia ,xian you de yi chang yu ce fang fa cun zai yi ding bu zu 。ji yu ci ,jian chan fen xi le feng dian ji zu yi chang yu ce zhong de da shu ju fen xi ji shu ying yong ,bing tan tao le ji yu da shu ju fen xi ji shu de feng dian ji zu yi chang yu ce mo xing ti ji ,zui zhong tong guo fang zhen ji ce shi zheng ming le gai ti ji de shi yong xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自通信电源技术的于天笑，发表于刊物通信电源技术2019年06期论文，是一篇关于大数据论文,风电机组论文,异常检测论文,云计算论文,通信电源技术2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自通信电源技术2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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