摘要
本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种风电机组运行数据处理方法及系统，包括：获取原始风电机组运行数据；对所述原始风电机组运行数据进行分段处理，得到多个运行数据块；对所述运行数据块进行振动时域特征提取，得到时域特征信息；对所述运行数据块进行温度变化特征提取，得到温度特征信息；对所述运行数据块进行风速功率关联特征提取，得到风速功率特征信息。本发明通过对风电机组运行数据进行细致的时域特征提取、温度变化特征提取、风速功率关联特征提取，并结合深度学习模型进行多源数据融合，显著增强了对设备运行状态的区分与预测能力，并确保了针对不同状态预测分析结果的精准性和效率的提升。
