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摘要 针对风电机组长期在恶劣环境中工作导致故障频发的问题，提出一种具有注意力机制的卷积神经网络（CNN）及门控循环单元（GRU）的异常工况预警方法.利用快速密度峰值聚类和局部离群因子算法对风电机组数据采集与监控系统中的异常数据进行清洗，结合机理分析及极端梯度提升（XGBoost）算法对特征重要性的评（剩余14732字）
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具有注意力机制的 CNN⁃GRU 模型在风电机组异常状态预警中的应用
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