Page 118 - 新能源风力发电技术及其发展研究
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第四章 风力发电设备故障检测与诊断技术
2. 随机搜索（Random Search）
原理：从预定义范围内随机抽取若干组超参数进行实验，相比网格搜索节省
时间，同时仍有一定概率发现较好配置。
优势：能够在较短时间内探索更广泛的参数空间，特别是在初始阶段寻找潜
在的优良区域时非常有效。
应用：当超参数空间较大且缺乏先验知识时，随机搜索是一种快速筛选的
方法。
3. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
原理：基于贝叶斯定理，利用已有的观测结果推断未知区域的最佳点，逐步
缩小搜索范围，实现高效寻优。
特点：通过构建代理模型（如高斯过程），以较少的迭代次数找到全局最优
解；特别适合黑盒优化问题。
应用：广泛应用于深度学习等领域，对于那些训练周期长、计算资源昂贵的
模型尤为有用。
4. 遗传算法（Genetic Algorithm）
原理：模仿自然界生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作模拟自然选
择机制，逐步优化群体中的个体表现。
特点：能够在复杂且非凸的搜索空间中找到近似最优解；具有良好的鲁棒性
和适应性。
应用：适用于大规模、多目标优化问题，尤其是当传统方法难以收敛或陷入
局部最优时。
5. 自动化机器学习（AutoML）平台
原理：集成多种机器学习框架和技术，自动完成数据预处理、特征工程、模
型选择及超参数调整等步骤，极大简化了开发流程。
优势：降低了对领域专家知识的依赖，使得非专业用户也能快速构建高质量
的预测模型；同时提高了生产效率，缩短了项目周期。
应用：随着 AutoML 工具的日益成熟，越来越多的企业开始将其应用于实际
业务中，特别是在风力发电设备故障预测方面，帮助运维团队快速响应市场变化
和技术进步。
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