为解决上述问题，龙源电力工程技术公司深耕计算机视觉领域，收集标注上万张典型功率曲线异常图片，依托主流图像识别模型自主训练AI模型，通过不断优化模型算法，调整一阶和二阶优化函数，使模型的正样本分配策略达到最优，实现了针对不同机型风电机组功率曲线8类典型问题的识别。此外，该公司还将该模型应用于风电机组其他控制图谱，建立关联模型并不断迭代。经过场站3个月运行数据的实验验证，该模型在近1.4万台风电机组中检测《682111金多宝》出异常机组数量1860台，准确率超过80%，工作效率提升3倍以上。
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