Short-Term Fault Prediction of Wind Turbines Based on Integrated RNN-LSTM

This paper presents a data-driven approach to short-term wind turbine fault prediction and condition monitoring based on a hybrid architecture of recurrent neural network and long short-term memory. The proposed architecture is established by utilizing time series data from the supervisory control a...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	V Siva Brahmaiah Rama, Sung-Ho Hur, Jung-Min Yang
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	IEEE 2024-01-01
سلاسل:	IEEE Access
الموضوعات:	Extreme gradient boosting fault prediction long short-term memory autoencoder random forest regressor self-organizing maps wind turbine
الوصول للمادة أونلاين:	https://ieeexplore.ieee.org/document/10430146/
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!