摘要
本发明公开了风电机组的故障判断方法、装置及存储介质,对风电机组进行三维建模,构建风电机组的数字孪生模型;获取风电机组的历史数据,并对历史数据进行数据处理得到第一数据集;基于第一数据集和数字孪生模型,得到第二数据集;基于第二数据集对初始故障判断模型进行训练,得到目标故障判断模型;采集风电机组的实时数据,通过目标故障判断模型对实时数据进行故障判断,得到风电机组的故障判断结果。由此,本发明通过目标故障判断模型对风电机组的实时数据进行故障判断,能够代替人工定期检查,实现对风电机组状态的实时监控,提高了故障判断效率和故障预测准确率,避免了故障扩大或造成更大的损失,提高了风电机组的运行可靠性和稳定性。