On October 11, ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������at the scientific and te����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������chnological a����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������chievements ap����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������praisal meet����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ing organized and����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� held by the Ch����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ina Electricity Cou����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ncil, the "research ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������and engineering applica����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������tion of key t����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������echnologies fo����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������r wind turbine d����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������iagnosis and early����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� warning" complete����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������d by Longyuan (Beijin����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������g) Wind Power E����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ngineering Tech����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������nology Co., Ltd was app����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������raised to be on p����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ar with the internationa����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������l advanced lev����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������el.
Under the backgr����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ�������ound of Longyuan Powe����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������r's integration of IT a����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������pplication wit����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������h industrialization and ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������regional maintenan����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ce, the company's rese����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������arch on fault dia����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������gnosis and early warning����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� technology aims to����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������ timely and accura����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������tely find out the a����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������bnormal conditions����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� of the equip����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ment and give earl����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������y warning to the oper����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ators before th����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������e equipment fa����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������ilure accord����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ing to the change����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� trend of th����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������e equipment oper����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ation status or p����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������arameters, so as to re����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������duce the poss����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ibility of further exp����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ansion of wind t����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������urbine failure, reasona����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������bly arrange t����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������he operation inspectio����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������n plan to imp����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������rove the generator oper����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ation reliability and be����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������nefits. In view o����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������f the many difficul����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ties of the ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������company, such as t����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������he large number of ma����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������chine types, the ����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ�������difficulty of deep inte����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������gration of wind pow����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������er mechanism and a����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������rtificial intelligenc����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������e, and the dif����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ficulty of clo����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������sed-loop landing of ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������early warning����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� results, the company����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������ has developed ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ�������a big data di����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������agnosis and ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������early warning platfor����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������m to realize the fault ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������diagnosis and early wa����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������rning of wind����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������ turbine generator, and ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������carried out engin����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������eering application. Ba����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������sed on the wind turb����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ine design an����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������d operation mecha����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������nism, machine learni����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������ng, statistical analy����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������sis and other an����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������alysis technologies, th����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������e platform has construc����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������ted four early warning ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������models, including����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� unit control, l����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������arge unit compo����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������nents, unit cap����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������acity reduct����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ion and unit senso����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������rs, so as to real����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ize unit fault e����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������arly warning. At t����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������he same time, ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������by using the des����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������ign operation����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� parameters, operation d����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ata and fault ca����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ses of wind turbin����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������es, the knowledge b����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ase of operation p����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������arameters of different����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� models and the real����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������-time detection����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� module of model a����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ccuracy are const����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ructed, which laid th����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������e foundation for th����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������e generalization and ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������promotion of ����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������diagnosis and early ����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������warning model, so ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������as to realize the lar����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ�������ge-scale engin����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������eering applicati����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������on of diagnosis and earl����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������y warning and the ����� �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������whole life cycle mana����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ�������gement of dia����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������gnosis and early warnin����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������g model.
At present, ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������the achievements ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ����������� �������Ƴ����������� �������Ƴ�������of the project have ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������been successfully applie����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������d to 13,100 units����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� of the company,����� �������Ƴ����������� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������� with an early wa����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������rning accuracy ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������of 75.3%, and the cumu����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������lative econo����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������mic benefit has i����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������ncreased by 93.335 ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������million yuan since����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������ the platform was ����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������launched and tested i����� �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ������������ �������Ƴ�������n 2018.