一种基于深度学习的新能源发电设备故障识别方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的新能源发电设备故障识别方法及系统，涉及新能源发电设备安全监控领域，本发明方法包括：S1、多源数据协同采集，S2、故障演化预测，S3、跨场景故障特征迁移，S4、分级预警与应急响应，S5、动态运维决策；采集新能源发电设备多维度运行数据，通过深度时序模型构建设备健康状态因果链，动态识别故障早期特征、预测故障演化路径及剩余时长；分离场景干扰与核心故障特征并归一化，锚定故障本质特征；设定两级预警触发机制并进行多级响应闭环验证；对故障处理进行优先级排序；形成“监测‑预测‑预警‑决策”的管理闭环，为新能源发电设备安全、高效运行提供创新解决方案。