摘要
本发明提供了一种风力发电机偏航异常检测方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：实时采集风力发电机的传感器参数，预处理后作为运行数据；构建数字孪生模型，包括基于风力发电机的机械结构、动力学原理和电气特性，建立偏航系统的物理模型和基于风力发电机的运行数据，采用机器学习和深度学习算法，构建数据驱动模型；利用训练好的机器学习模型对运行数据进行分类和预测；将运行数据输入到数字孪生模型中模拟风电机组的实际运行状态，得到预测值，将预测值与实际测量值进行对比，当误差超过预设阈值时，检测出风力发电机存在偏航异常，以解决风电机组偏航控制系统无法准确获取风力发电机的偏航系统的真实运行状态导致设备寿命受损的问题。
