风电集群预防性维护策略智能生成方法及系统

本发明涉及风电场领域，具体涉及风电集群预防性维护策略智能生成方法及系统。方法，包括以下步骤：实时采集风电集群的多源异构数据，包括SCADA系统运行数据、CMS监测数据及环境传感器数据；对采集的数据进行标准化处理和异常值剔除，构建风电设备运行状态数据库；基于深度学习算法建立风电设备健康状态评估模型，实时分析设备运行状态并预测潜在故障风险；根据故障风险预测结果，结合设备历史维护记录和运维资源调度信息，采用多目标优化算法生成预防性维护策略；将生成的维护策略下发至风电集群运维系统，实现预防性维护的智能化执行。本申请解决了现有技术中数据融合难度大和处理效率低的问题。