一种基于机器学习的风电机组虚拟传感融合方法

本发明公开了一种基于机器学习的风电机组虚拟传感融合方法，包括以下步骤：选取风电机组的子系统作为研究对象，并获取历史运行数据；对历史运行数据进行预处理；对预处理后的数据进行相关性分析，选取高相关性的数据；根据选取的高相关性数据，基于机器学习建立传感器信息关联模型；判断传感器信息关联模型的拟合效果；建立虚拟传感器信息重构模型，对传感器进行检测并故障告警；对虚拟传感器信息重构模型进行验证及挂机测试，完成风电机组虚拟传感融合；本发明通过机器学习的方法挖掘不同测点间传感器以及相同测点同组不同传感器的关联，建立神经网络模型，构造虚拟传感器增加数据层面上的冗余，有效提升运行设备的可靠性。