一种基于CNN-LSTM的风电叶片寿命预测方法

本发明公开了一种基于CNN‑LSTM模型的风电叶片寿命预测方法，本发明结合采集的风电机组的运行数据，通过数据预处理等操作得到关键特征，并与CNN‑LSTM模型相结合构建风电叶片寿命预测模型；该模型用于根据风电监测系统的实时运行数据进行风电叶片寿命预测；进一步地，为增强模型的实用性和工程适应性，本发明引入风电场建场年限、整机更换策略以及政策因素。通过模型预测结果，本发明系统可提供实时的故障预警与维护策略建议，辅助风电场在延寿运行与整机更换之间作出科学决策，从而降低运维成本，提升风电机组运行效率与全生命周期经济效益。