汽轮发电机组智能故障诊断方法、系统、设备及存储介质

本申请提供了一种汽轮发电机组智能故障诊断方法、系统、设备及存储介质，包括：通过多通道数据采集系统实时获取汽轮发电机组的运行状态数据和外部因素数据；对数据预处理后得到的原始数据进行多源特征提取，并对提取到的多源特征进行特征融合；根据预先构建好的智能故障诊断模型对汽轮发电机组的运行状态进行监测和故障诊断，其中，智能故障诊断模型是基于融合后的多源特征数据训练得到的深度学习神经网络模型。本申请解决了传统深度学习方法应用于汽轮发电机组故障检测时的数据缺失、稀疏和匮乏等问题，可实现对机组多部件多类型耦合故障的高精度监测、智能诊断预警，有效确保了机组稳定可靠运行。