风力机组件运行状态预测方法、装置、设备及存储介质

专利主权项内容

1.一种风力机组件运行状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多种传感器数据；多种所述传感器数据包括振动传感器数据、声音传感器数据、电信号传感器数据、温度传感器数据以及湿度传感器数据中至少两者；对多种所述传感器数据进行聚类，获得至少一个特征子集；从至少一个所述特征子集中确定出不同所述传感器数据之间的相关度满足预设条件的目标特征子集；利用所述目标特征子集，得到各所述传感器数据的数据融合权重；利用所述数据融合权重，对多种所述传感器数据进行融合，得到机组综合状态特征向量；将所述机组综合状态特征向量输入状态预测模型，得到机组的预测状态；所述利用所述目标特征子集，得到各所述传感器数据的数据融合权重，包括：获取训练特征子集；利用所述训练特征子集分别对与各传感器数据相对应的监督学习模型进行训练，得到至少两个目标监督学习模型；将所述目标特征子集输入所有所述目标监督学习模型，得到至少两个预测结果；基于各所述预测结果以及所述目标特征子集，从各所述传感器数据中，确定出与各所述预测结果相对应的实际结果；针对每一预测结果，基于所述预测结果和对应的所述实际结果，获得对应的目标监督学习模型的拟合度；将各拟合度分别作为对应的传感器数据的数据融合权重。