数字技术与应用杂志社

摘要：<正>风电场风机基础长期受地质条件、交变荷载及恶劣环境影响易发生累积变形，超出安全阈值将引发设备故障甚至安全事故。本文依次开展传感器网络选型、系统设计及数据处理探究，构建包含拓扑结构、传输与供电模块的传感器网络，并基于长短期记忆网络（LSTM）模型实现变形趋势预测。该系统垂直位移监测精度达±1 mm，预测值与实测值偏差≤0.5 mm，可有效满足风机基础变形实时监测与风险预警需求。随着风电产业向大容量、高海拔、复杂地形区域拓展，风机基础作为承载核心，其长期稳定性直接决定风电场运行安全与经济效益。当前传统监测手段多依赖人工定期测量或单点传感器，存在覆盖范围窄、实时性差、数据连续性不足等问题，难以应对风机基础缓慢累积变形的动态监测需求。本文针对这一工程痛点，优化传感器网络选型与系统设计，完善数据处理与预测流程，旨在制订高精度、高可靠的自动化监测技术方案，填补大规模风电场风机基础连续监测的技术空白。

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 电力工业;自动化技术

分类号： TM614;TP212.9