一种水轮发电机组故障预警方法及系统

本发明公开了一种水轮发电机组故障预警方法，属于水轮发电机组故障诊断技术领域。包括：采集多源异构监测数据并提取多维特征；建立水力‑机械‑电磁多物理场耦合机理模型；将机理模型作为物理约束嵌入深度学习网络，构建物理信息神经网络预警模型，其损失函数包含数据驱动损失项和物理约束损失项；利用训练后的模型在线计算多维度健康度指标，基于工况自适应生成动态预警阈值；触发预警后，通过故障因果图和因果推断算法自动定位故障根因；采用时序卷积网络预测健康度指标变化趋势并输出分级预警信息。本发明融合了物理机理与数据驱动，实现了早期故障精准感知、工况自适应预警和根因自动定位，显著提高了预警准确性和及时性。