基于元迁移学习的风电机组故障智能预测方法

本发明公开了基于元迁移学习的风电机组故障智能预测方法，通过构建特征表示和迁移策略，使得预测模型能够在不同场景下保持较高的准确性和稳定性，减少因场景变化导致的预测性能下降。CAE‑B i LSTM网络模型通过CAE提取风电机组运行数据的通用特征，并利用Bi LSTM对时间序列数据进行建模，从而能够更好地捕捉风电机组的运行状态和故障特征。这种结构不仅适用于特定类型的风电机组，还能通过迁移学习快速适应新的机型和运行环境，显著提升模型的泛化能力，同时能够快速捕捉到潜在故障的早期迹象，并及时发出预警。这为运维人员提供了更充裕的时间进行故障处理，从而减少停机时间和维修成本，提高风电机组的运行效率和可靠性。