【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备监视，尤其涉及一种基于多模态融合实现风电设备的异常识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、风电设备的异常识别对于确保风力发电系统的可靠性和安全性至关重要。由于风电设备通常分布在广阔的地理区域，远离人员密集的地区，及时发现和准确识别异常状况对于避免设备故障、提高发电效率以及降低运维成本具有关键性意义。
2、然而，目前已有的风电设备异常识别技术存在一些缺陷。传统的异常识别方法通常只依赖于单一的数据模态，如风速数据、发电功率数据或设备监控图像。这种单一模态的异常识别难以全面考虑到风电设备运行的复杂性和多样性。缺乏多模态信息的综合分析可能导致对真实异常情况的忽视或误判，降低了异常识别的准确性和可靠性。因此，需要一种能够有效融合多模态数据的异常识别方法，以提高对风电设备状态的全面监测和准确判断。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于多模态融合实现风电设备的异常识别方法、计算机可读存储介质，其主要目的在于解决目前技术手段缺乏多模态信息的综合分析导...
【技术保护点】
1.一种基于多模态融合实现风电设备的异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多模态融合实现风电设备的异常识别方法，其特征在于，所述在每个识别时间点时，获取风电设备所在的风速值，得到识别风速值，包括：
3.如权利要求2所述的基于多模态融合实现风电设备的异常识别方法，其特征在于，所述计算在每个识别风速值下，风电设备的发电功率值，包括：
4.如权利要求3所述的基于多模态融合实现风电设备的异常识别方法，其特征在于，所述根据所述计算条件、切入风速、额定风速和切出风速，计算得到风电设备的发电功率值，包括：
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