基于优化混合神经网络预测模型的风电机组故障预警

本发明公开了一种基于优化混合神经网络预测模型的风电机组故障预警方法，包括：使用传感器实时采集风电机组的运行数据，包括风速、转速、温度、振动等参数，对数据进行清洗和预处理，确保数据质量和完整性；设计并构建混合神经网络模型，结合遗传算法、粒子群优化或其他优化算法对模型进行训练和优化，提高预测精度和泛化能力；在模型训练完成后，将其部署到实际风电机组的运行环境中，系统实时监测风电机组的运行状态，一旦检测到异常或故障风险，立即发出预警信号，并且为操作人员提供详细的故障诊断信息和建议的维护措施，支持及时决策和处理。该方法能够有效准确地对风电机组故障进行提前预警，可为风电机组的运维管理提供有力的技术支持。