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漂浮式海上风力发电机组故障诊断方法研究

摘要

漂浮式海上风力发电机组作为可再生能源开发的重要方向，其故障诊断技术的研究对于保障风电设备的稳定运行和提高发电效率至关重要。本研究针对漂浮式海上风力发电机组的工作环境和结构特点，提出了一种基于深度学习的故障诊断方法。该方法融合了信号处理技术、机器学习算法和卷积神经网络（CNN），实现了对风力发电机组运行数据的深度挖掘和故障特征的精准提取。实验采用某漂浮式海上风力发电机组的实际运行数据，验证了所提方法的有效性和准确性。研究结果显示，该方法在故障识别和分类方面表现出色，准确率分别超过了90%和85%，且对不同故障类型具有较强的泛化能力。这一成果不仅提高了