【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风力发电，涉及一种风电场设备故障智能诊断方法及系统。
技术介绍
1、可再生能源领域，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其重要性日益凸显。随着风电技术的快速发展和风电场规模的持续扩大，如何确保风电场的高效、稳定运行成为了一个亟待解决的问题。风电场设备，尤其是风力发电机组，其复杂性和运行环境的多样性对故障诊断技术提出了更高的要求。
2、传统上，风电场设备故障诊断主要依赖于人工巡检和基于单一类型传感器数据的简单阈值判断方法。这种方法不仅效率低下，而且难以应对现代风电设备日益复杂的故障模式和多变的运行环境。单一传感器数据的局限性在于它只能提供设备某一方面的状态信息，而无法全面反映设备的整体健康状况。同时，简单的阈值判断方法往往无法准确捕捉设备故障的早期迹象，导致故障发现滞后，增加了停机时间和维护成本。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有技术中传统故障诊断方法数据单一、效率低下且无法实时精准地捕捉设备故障，难以满足现代风电场需求的技术问题，提供一种风电场设...
【技术保护点】
1.一种风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述对所述多维度传感器数据采用边缘分析算法进行初步分析，确定需要进一步诊断的多维度传感器数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述多模态深度学习模型包括时空注意力机制和多尺度因果卷积网络。
4.根据权利要求1所述的风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述迁移学习与域适应模块采用动态权重对齐方法和对抗域适应方法。
5.根据权利要求1所述的风电场设备故障...
【技术特征摘要】
1.一种风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述对所述多维度传感器数据采用边缘分析算法进行初步分析，确定需要进一步诊断的多维度传感器数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述多模态深度学习模型包括时空注意力机制和多尺度因果卷积网络。
4.根据权利要求1所述的风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述迁移学习与域适应模块采用动态权重对齐方法和对抗域适应方法。
5.根据权利要求1所述的风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述多智能体强化学习框架采用多智能体软演员-评论员算法。
6.根据权利要求1所述的风电场设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述因果推理引擎采用基于贝叶...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡春辉，周世银，李瑶瑶，王忠杰，陈臣，于涵，薛晗光，
申请(专利权)人：华能赫章风力发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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