Transfer Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der das Wissen, das aus vorher trainierten Modellen für ähnliche Aufgaben gewonnen wurde, zur Verbesserung der Leistung einer neuen Aufgabe genutzt wird. Dabei werden bereits trainierte Modelle verwendet, fein abgestimmt und auf eine neue Aufgabe mit ähnlichen Merkmalen angewendet. Transfer Learning spart Zeit und Ressourcen und erhöht die Genauigkeit.
Vorteile des Transferlernens
Spart Zeit und Ressourcen: Vorgefertigte Modelle wurden bereits mit einer großen Datenmenge trainiert, so dass für die neue Aufgabe weniger umfangreiche Daten benötigt werden.
Verbesserte Genauigkeit: Vorgefertigte Modelle haben aus den Daten, auf denen sie trainiert wurden, bereits Merkmale und Muster gelernt, die wiederverwendet werden können, um die Genauigkeit der neuen Aufgabe zu erhöhen.
Lösung des Problems der Datenknappheit: Transfer Learning ist nützlich, wenn die Daten für die neue Aufgabe begrenzt sind, und die Verwendung bereits trainierter Modelle kann helfen, dieses Problem zu lösen.
Nachteile des Transferlernens
Beschränkung auf die neue Aufgabe: Vorgefertigte Modelle eignen sich möglicherweise nicht für die neue Aufgabe, wenn sie sich erheblich von der Aufgabe unterscheidet, für die sie trainiert wurden.
Feinabstimmung erforderlich: Die Feinabstimmung der vortrainierten Modelle auf die neue Aufgabe kann zeitaufwändig sein und erfordert domänenspezifisches Wissen.
Beschränkungen der vortrainierten Modelle: Die Genauigkeit der trainierten Modelle hängt von der Qualität der Trainingsdaten ab, und das Modell ist möglicherweise nicht optimal für die neue Aufgabe.
Transfer Learning mit Windturbinendaten (SCADA Daten)
Transfer Learning kann auf Windturbinendaten angewandt werden, um die Leistung von Modellen zur vorausschauenden Wartung zu verbessern. Modelle für die vorausschauende Wartung sagen potenzielle Ausfälle in Windkraftanlagen voraus, senken die Wartungskosten und erhöhen die Effizienz. Mit Hilfe des Transferlernens können Modelle auf Windturbinendaten abgestimmt werden, wodurch sich die Genauigkeit erhöht und die zum Trainieren des Modells erforderliche Datenmenge verringert.
In Fällen, in denen für eine Windturbine nur begrenzte Daten zur Verfügung stehen, wird eine auf Transfer Learning basierende Pre-Training-Fine-Tuning-Strategie eingesetzt, um genaue Vorhersagen zu erzielen. Stehen weniger als ein Jahr an Daten zur Verfügung, wird Transfer Learning empfohlen, und bei weniger als zwölf Monaten an Daten ist es für eine gute Modellleistung unerlässlich. Stehen jedoch mehr als zwei Jahre an Daten zur Verfügung, ist Transfer Learning nicht erforderlich.
Der Transfer-Learning-Prozess umfasst zwei Schritte. Zunächst wird ein neuronales Netz anhand von Daten ähnlicher Turbinen vortrainiert, was zu einem generischen Modell führt, das das durchschnittliche Verhalten der Gruppe repräsentiert. Anschließend wird dieses allgemeine Turbinenmodell anhand der begrenzten Daten, die für eine einzelne Turbine zur Verfügung stehen, feinabgestimmt, wobei die Besonderheiten der Turbine bei der Erstellung der Vorhersagen berücksichtigt werden.
Obwohl das Transfer-Lernen eine effektive Strategie für begrenzte Daten ist, wird empfohlen, das neuronale Netz neu zu trainieren, wenn mehr Daten zur Verfügung stehen. Ein Zeitplan für die Umschulung, der für das erste Halbjahr eine monatliche Umschulung vorsieht, für das zweite Halbjahr eine zweimonatliche, für das zweite Jahr eine halbjährliche und nach dem zweiten Jahr eine jährliche Umschulung, stellt sicher, dass ein breiteres Spektrum an Turbinenzuständen in den Trainingsdaten vertreten ist.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Transfer Learning ein wertvolles Werkzeug für Windturbinendaten ist, das eine Lösung für die Herausforderung begrenzter Daten bietet und gleichzeitig die Leistung von Modellen zur vorausschauenden Wartung verbessert.
Analyse des Transfer Learning - Ergebnisse von Turbit
Um die Genauigkeit des Transfer-Lernens im speziellen Bereich von Turbit zu testen, haben wir mehrere neuronale Netze trainiert.
Im ersten Bild (ganz links) sehen Sie eine Instanz, die trainiert wurde, um die Leistung einer Windturbine mit den Daten eines ganzen Jahres (Windgeschwindigkeit, Umgebungstemperatur, Windrichtung) zu lernen. Dies wurde ohne Vortraining durchgeführt, und man kann sehen, dass die Ergebnisse mit einer durchschnittlichen Abweichung von 140 kW nicht optimal sind.
Im zweiten Bild (Mitte links) sieht man eine trainierte Instanz nur mit Pre-Training von ähnlichen Anlagen. Die Vorhersagen werden sehr genau, aber in einigen Fällen liegen sie weit daneben.
Im dritten Bild (Mitte rechts) sieht man die vortrainierte Instanz, die mit einem Monat Daten aus dem Januar feinabgestimmt wurde. Die Vorhersagen sind sehr genau, und es gibt keine Ausreißer mehr (absolut keine falsch-positiven Vorhersagen).
In der vierten Abbildung ist zu sehen, wie das Training mit nur einem Monat Daten ausgesehen hätte. Dies war überraschend gut, aber wir können sehr wahrscheinlich davon ausgehen, dass dieser Fall in anderen Jahren nicht funktionieren wird, insbesondere bei unerwartet hohen Temperaturen.
Turbit hat viele weitere dieser Tests durchgeführt (Cross-Validation) und ist zu diesem Ergebnis gekommen:
Transferlernen ist immer eine gute Option und macht Vorhersagen robuster und genauer, ist aber nicht immer notwendig.
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