一种基于运行数据的风电机组故障预警方法

本发明提出了一种基于运行数据的风电机组故障预警方法，包括：S1、获取风力发电机组的历史数据；S2、进行日均值、最大值和最小值处理；S3、数据集进行划分；S4、并构建新训练集；S5、构建长短期记忆网络LSTM模型并训练得到最佳预测模型；S6、输入待预测日特征数据，得到最终预测结果。该故障预警系统能够通过对比正常运行状态下的历史数据和实时数据，检测出潜在的异常趋势，提前预警机组可能出现的故障。预警信息能够通过远程监控系统发送给运维人员，实现故障的早期干预，避免设备损坏和停机。本发明通过有效地预测和识别潜在故障，大幅降低了风电机组的非计划停机率，延长设备使用寿命，优化了风电场的运营和维护成本。