一种基于强化学习的风电机组异常状态检测方法及系统

本发明公开了一种基于强化学习的风电机组异常状态检测方法及系统，该方法包括：获取各预设的传感器数据；对传感器数据进行预处理；根据传感器数据构建风电机组运行状态，基于风电机组运行状态选择的所有控制动作进行强化学习的Q值赋值；基于强化学习的风电机组异常状态检测模型训练；在不同风电机组运行状态下评估风电机组异常状态检测模型的异常状态检测准确率及反应速度；根据风电机组异常状态检测模型及获取的实时传感器数据，对风电机组的状态进行检测，识别其异常状态；本发明利用强化学习方法，融合各类传感器数据，实现对风电机组的异常状态感知，有效提升风电机组的运维效率和安全性，提供了一种可行且智能化的方法。