【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障监测，具体涉及一种基于多源数据采集的风电设备故障预测方法及系统。
技术介绍
1、风能作为清洁绿色能源，是电能的重要来源，且随着风电技术的发展，风电设备的装机数量也越来越多，与此同时，对于风电设备的维护也愈发重要。风电设备依靠风力发电，风力是一个不可控因素，风力过大时，风电设备需要及时进行变桨，否则可能会导致风电设备受到损坏，因此，对于风电设备变桨系统进行故障监测对于风电设备的安全运行具有重要意义。
2、现有技术中，对于风电设备的故障预测大多利用同一种预测模型对传感监测数据组合进行故障分析，但是，不同传感监测数据的故障预测准确性以及适配的机器学习方法不同，导致故障预测的准确性不高。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于多源数据采集的风电设备故障预测方法及系统，用以解决现有技术中存在的由于不同传感监测数据的故障预测准确性以及适配的机器学习方法不同，导致故障预测的准确性不高的技术问题。
2、根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于多源数据采集的风电...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据采集的风电设备故障预测方法，其特征在于，所述方法应用于一基于多源数据采集的风电设备故障预测系统，所述系统包括多源数据采集模块、数据处理模块和故障预测模块，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
7.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据采集的风电设备故障预测方法，其特征在于，所述方法应用于一基于多源数据采集的风电设备故障预测系统，所述系统包括多源数据采集模块、数据处理模块和故障预测模块，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴智泉，陈克锐，朱琳，刘艳，吴文韬，张新，雷金园，左康会，严帅，
申请(专利权)人：云南滇能智慧能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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