【技术实现步骤摘要】
本申请涉及风机发电机，尤其涉及一种风电场故障智能诊断方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、风机发电机是风机最重要部件之一，识别风机发电机是否故障运行，是维护风机的重要内容。通常，风机发电机的每相绕组都有温度传感器，传动轴承的驱动端和非驱动端也有温度传感器，通过温度传感器可以采集温度，对高温采取保护措施，以最大限度的保护绕组，保证风机发电机的运行安全。
2、当风机发电机的绕组出现高温时，有可能是风机发电机存在故障，为了避免风机发电机带故障运行，往往需要将风机发电机停机后进行故障检查。但是，引起风机发电机的绕组出现高温的因素有很多，比如在满负荷发电情况下，通过的电流制热也会导致绕组高温，同时受到环境温度影响，导致绕组温度在不同季节不同时段有较大变化。采用高温报警并停机检查的方式不利于风能的充分利用，降低了发电效率，浪费风力资源。
3、专利公开号cn105527573a提供了一种风电场风机发电机故障识别方法，其先根据风机发电机的三相绕组实时温度、三相实时发电功率、传动轴承实时温度及风机发电机的额定功率，计算出风机发电机...
【技术保护点】
1.一种风电场故障智能诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第一卷积神经网络提取所述预定时间段内多个预定时间点的三相绕组的实时温度值在时间维度上的温度关联特征，得到绕组温度特征矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第二卷积神经网络提取所述预定时间段内多个预定时间点的三相绕组的发电功率值在时间维度上的隐含关联特征，得到绕组功率特征矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过多尺度邻域特征提取模块提取所述预定时间段内多个预定时间点的传动轴的实时温度值...
【技术特征摘要】
1.一种风电场故障智能诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第一卷积神经网络提取所述预定时间段内多个预定时间点的三相绕组的实时温度值在时间维度上的温度关联特征，得到绕组温度特征矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第二卷积神经网络提取所述预定时间段内多个预定时间点的三相绕组的发电功率值在时间维度上的隐含关联特征，得到绕组功率特征矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过多尺度邻域特征提取模块提取所述预定时间段内多个预定时间点的传动轴的实时温度值在时间维度上的动态多尺度邻域关联特征，得到传动轴承温度特征向量，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳红轩，韩健，周峰，崔杰，张琪，田长凤，武立国，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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