一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统

本发明涉及海上风电运行风险分析技术领域，公开一种基于深度学习的海上风电运行风险分析系统，包括：数据采集与预处理模块，用于多采集种传感器的风电设备运行状态数据和环境数据，且对数据进行清洗和预处理；多模态数据融合与特征提取模块，用于提取和融合来自不同数据源的多模态特征；实时风险预测与智能决策模块，用于基于深度学习模型实时分析风电设备运行状态，且在检测到故障趋势时进行预测和报警。通过引入自注意力机制和Transformer架构，对来自风电设备的多模态数据进行深度融合分析，不同数据源的信息能在统一的特征空间中进行加权整合，使得系统能自适应地聚焦于重要特征，而显著提高多模态数据的分析精度和故障检测能力。