用于风电机组大部件温度故障预警的机组运行数据处理方法

本申请提供一种用于风电机组大部件温度故障预警的机组运行数据处理方法。该方法包括：根据风电机组运行数据绘制风速功率散点图，在风速功率散点图中划分出若干不同类型的异常温度点，采用若干不同的方法分别去除不同类型的异常温度点，获得清洗后数据样本；清洗后数据样本的每条数据包括功率值及若干特征参数，对于每个特征参数采用至少两种不同的特征提取方法分别计算得到相关性程度值，根据各相关性程度值保留对应的特征参数或删除对应的特征参数，保留的特征参数及功率值构成训练样本，训练样本用于对温度预测模型进行训练。该方法可提高清洗效率和效果，筛选出具有更高相关度的特征参数。