基于MTF-ResNet-ViT的风电机组精细级联故障预警

提出一种基于MTF-ResNet-ViT的风电机组(WT)精细级联故障预警方法。第1级将SCADA数据转换为马尔可夫转移场图像,利用残差网络提取故障特征,实现WT大部件状态监测和故障预警,并对故障代码数据进行标签与扩充。第2级将标签后数据灰度图像化后,利用视觉变换器建立故障代码预警模型,实现精细故障代码预警。实验结果表明,该方法可以有效标签和扩充故障代码数据,实现精细故障代码早期预警。