风电设备故障预测方法、系统、介质及终端

本申请提供一种风电设备故障预测方法、系统、介质及终端，通过构建风电设备故障预测模型，并基于所述风电设备故障预测模型，根据获取到的风电设备的实时运行数据进行故障预测，并在预测到故障时发出预警信号。本发明基于多种数据源和多个模态融合的生成式人工智能技术，能够在多个方面提高风电设备故障预测的准确性和效率，降低了预测成本，避免了人工巡检耗时、预测成本高的缺陷，同时保证了风电设备预测的安全性。通过风电设备上的多种传感器采集到的运行数据集、以及不同风电检测装置采集到的监控数据集，从而提供更加全面的数据支持，通过多源数据融合，提高故障诊断的准确性和可靠性，降低了设备损坏的风险和维修成本。
同济大学 | 上海勘测设计研究院有限公司 | 上海晟德瑞新能源科技有限公司
王扬 | 徐涛 | 田广 | 桂任舟 | 周伟胜 | 梁晖 | 程海锋 | 姜娟 | 张凌