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摘要
随着双碳战略的持续推进，可再生能源发电的重要性越来越被重视。海上风电机组位于偏僻地区，故障后维修难度较大，因此风电机组故障预测与识别技术研究至关重要。基于Python sklearn的机器学习框架和基于TensorFlow的故障预警方法，采用多种特征提取方式，并使用卷积神经网络进行特征融合和分类，可实现海上风电系统的故障诊断和预警。详细介绍该方法的设计思路、实验步骤和实验结果，并对该方法进行评估和分析。
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单位北京金风科创风电设备有限公司
