一种基于数据耦合的风电机组故障预测方法及系统

本发明公开了一种基于数据耦合的风电机组故障预测方法及系统，属于风力发电技术领域。方法包括：获取风电机组历史运行数据并进行预处理；采用特征选择算法选取故障相关特征子集并进行数据降维；利用组合回归算法分析最优影响因素，结合故障树模型实现故障预测和定位。本发明通过数据耦合分析和多算法融合，解决了传统方法依赖专家经验、预警能力不足和定位模糊等问题，能够深度挖掘参数间耦合关系，显著提升故障预测的准确性和早期识别能力，为风电机组智能运维提供了有效技术支撑。