风电机组部件温度异常预警方法、系统、设备及存储介质

本公开的实施例提供一种风电机组部件温度异常预警方法、系统、设备及存储介质。方法包括：获取风电机组SCADA实时运行数据，包括部件温度真实值和针对部件温度的关联监测数据；将所述关联监测数据输入正常温度预测模型，输出得到部件正常温度预测值；计算所述部件正常温度预测值与所述部件温度真实值的残差；比较所述残差与自适应动态残差阈值，根据比较结果判断是否发出部件温度异常预警。本公开的实施例利用XGBoost建立正常温度预测模型，通过综合考虑多个运行参数与部件温度之间的关联关系，实现了部件温度的多维度分析和预警；基于自适应的动态阈值设置，避免了残差极值引起的误报，并可以实现对风机故障的早期预警。