风电机状态实时监测与诊断方法、系统、设备及介质

本申请提供了一种风电机状态实时监测与诊断方法、系统、设备及介质，该方法包括：通过分布式监测网络实时采集风电机组关键部件的状态参数；对数据进行清洗、对齐与特征提取，并构建可视化监测界面；基于提取的特征构建整机与子系统层级的预警模型，实现故障自动识别与定位；根据故障类型自动匹配预置的故障处理方案。本申请通过多源数据融合、深度学习模型与故障树推理相结合，显著提升了故障诊断的准确率与响应速度，实现了风电机组状态的实时监测、智能诊断与运维决策支持，有效降低运维成本与非计划停机时间。