本申请公开了风电机组能效状态监测方法、装置及存储介质,涉及人工智能领域,具体涉及深度学习、神经网络、自然语言处理、风电机组和新能源领域。具体实现方案为:获取风电机组监测数据;对风电机组监测数据进行预处理;基于经过预处理的风电机组监测数据,确定第一数据;基于第一数据,确定测试集;将测试集中的数据输入至预训练的知识蒸馏学生模型,得到风电机组能效状态预测结果。本申请提高了对风电机组能效异常状态监测的精准度,降低了风电机组的监测运营成本。
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我是此专利(论文)的发明人(作者)