一种基于预测偏差的风电机组偏航系统故障预警方法

本发明属于风电机组状态监测与故障预警领域，涉及一种基于预测偏差的风电机组偏航系统故障预警方法，该方法包括：采集风机SCADA系统的历史运行数据并对其进行预处理；提取相关性高的特征参数作为预测模型输入量，改进灰狼算法优化长短期记忆神经网络模型预测偏航角度；结合滑动窗口和概率密度函数计算偏航角度预测偏差值并确定预警阈值；根据SCADA记录实时的偏航角度以及对应的预测数据计算预测偏差是否超过阀值来判断是否故障预警。本发明结合改进的灰狼算法与长短期记忆网络分别在优化能力与处理时序数据能力的优势提高了预测的准确性，进而提高了故障预警准确度和可靠性。