基于多源数据融合的新能源设备健康预测与智能维护方法

本发明的一种基于多源数据融合的新能源设备健康预测与智能维护方法，包括系统结合设备运行参数和环境变量，构建动态健康状态评估模型；实时监测设备运行状态，并对设备健康程度进行分级；基于数据的故障预测，引入深度学习算法对时序数据进行建模，通过捕捉设备运行中的潜在趋势和变化模式，预测设备可能的故障发生时间及类型；提供动态预测功能，及时更新预测结果，确保模型与实际设备状态的同步性；根据健康诊断与预测结果，生成优化的维护计划。本发明通过多源数据融合技术和智能预测算法的创新设计，不仅解决了当前新能源设备运维中的核心痛点，还为设备的全生命周期管理提供了可行路径，具备显著的经济价值和行业推广潜力。