针对大量新能源发电设备不断接入新型电力系统，传统人工巡检方法效率低下问题，研究高效智能的故障识别技术，通过机器学习算法和大数据技术感知发电设备态势进而检测故障，采用数据驱动模型识别风机变桨和偏航系统故障，运用有监督地学习风机历史运行数据与风机状态的隐式映射关系识别风机故障状态。结果表明，采用逆向传播神经网络、极致梯度提升树和支持向量机三种数据驱动模型可以准确识别风机状态，XGBoost模型效果最好，对四种故障的识别率均在95%以上。
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