为实时掌握风电机组的运行状态，保证风机发电的正常运行，提出基于人工智能的风电机组运行状态监测和故障诊断预警方法。该方法以风电机组的历史运行数据和实时运行数据为基础，采用小波包分解算法进行数据冗余处理后，将其输入栈式稀疏加噪自编码深度神经网络模型中，通过模型的学习和训练。提取数据中的故障特征，完成风电机组故障分类诊断；同时设定故障预警阈值，完成故障预警，实现风电机组运行状态的全面监测。测试结果显示：该方法具有较好的应用效果。
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