维护耗时最多降96%
通过过程与故障数据融合，将资源分配建模为成本与时间感知的优化问题，并结合BiGRU预测实现高效运维决策。
李慧玲 · 刘聪 · 杜钦君 · 曾庆田 · 刘皓冰 · 王庆乐 · 程龙
Information Fusion 2026
在黄易风电场实际数据上，维护过程时间最多缩短96%，可直接降低停机损失。
通过成本与时间感知的分配策略，为每项维护任务匹配最合适的资源，避免人力浪费。
融合过程数据与故障数据，构建全面的故障-过程数据集，提升模型发现真实维护流程的能力。
基于BiGRU等深度学习模型预测维护任务的时间和成本，使资源分配方案更具前瞻性。