注意力神经网络风电机响应模型

考虑环境不确定性

一种基于注意力机制的神经网络模型，通过条件自回归约束环境因素之间的相互作用，为风电结构响应提供置信区间预测。

Zhu, Dongping · 黄小刚 · Ding, Zhixia · Zhang, Wei

Reliability Engineering and System Safety 2024

技术优势

预测带置信区间

模型输出不是单一确定值，而是置信区间，工程师可在指定置信水平下进行设计或评估。

显式建模环境交互

通过条件自回归模型约束环境因素之间的相互作用，而非简单混合，提升预测的安全性与可靠性。

兼容多种 RNN 单元

PRANN 框架与不同的循环神经网络单元组合均表现出高预测置信度，便于集成到现有平台。

应用场景

• 风电结构健康监测：为结构响应提供带置信区间的预测，帮助识别异常状态并评估剩余寿命。
• 可靠性评估：在指定置信水平下输出结构响应和疲劳估计，直接支持可靠性分析。