Early Detection and Diagnosis of Wind Turbine Abnormal Conditions Using an Interpretable Supervised Variational Autoencoder Model

The operation and maintenance of wind turbines benefit from reliable information on the wind turbine condition. Data-driven models use data from the supervisory data acquisition system. In particular, great performance is reported for artificial intelligence models. However, the lack of interpretabi...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Energies (Basel) Jg. 16; H. 12; S. 4544
Hauptverfasser: Oliveira-Filho, Adaiton, Zemouri, Ryad, Cambron, Philippe, Tahan, Antoine
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Basel MDPI AG 01.06.2023
Schlagworte:
ISSN:1996-1073, 1996-1073
Online-Zugang:Volltext
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