新能源发电设备状态监测与智能诊断方法

基于深度学习算法构建多源数据融合状态评估模型,对发电设备关键部件进行实时监测。选取南京江北新区新能源示范基地作为验证平台,包含50台3 MW风力发电机组与150 MW光伏发电系统以及30 MW·h储能电站,通过为期12个月数据采集验证,智能诊断方法在轴承故障识别中准确率达94.8%,光伏组件故障诊断准确率91.8%,储能系统异常工况识别准确率90.8%,实验结果证明该方法在设备早期故障识别与性能劣化预测方面具有良好应用效果。