考虑运行工况的风力发电机组健康状态评估方法

本发明公开了考虑运行工况的风力发电机组健康状态评估方法，包括：对风电机组SCADA历史数据进行预处理；采用mRMR算法选取各预测参量的相关特征参量；划分风电机组运行工况；在划分的各工况下构建基于CNN‑BiGRU的多参量预测模型；将风机健康运行状态下的历史数据进行工况划分，将各工况下的特征参量数据分为训练集和测试集输入CNN‑BiGRU预测模型，得到预测值，然后根据训练集的预测值与实际值之间的残差构建标准残差集；确定健康状态等级指标；根据风电机组实时SCADA数据，确定风电机组当前的健康等级。本发明方法的评估结果更加客观准确，且可以提前监测到风电机组的劣化趋势。