为实现风力发电机的异常检测分析,提出了一种基于风电机组发电机正常状态下数据采集与监控(SCADA)样本数据的堆叠自编码网络深度学习方法。首先将多个自编码网络连接构成深度堆叠自编码网络,选取发电机SCADA状态变量数据作为网络的训练输入,使网络逐层智能提取数据间的分布式规则,从而构建发电机的堆叠自编码学习模型。依据故障状态下发电机SCADA数据内部动态平衡规则被破坏,利用发电机深度学习网络的输入与重构值计算重构误差,并作为整体状态的观测量。通过采用自适应阈值检测重构误差的状态趋势变化,并作为异常预警判定准则,从而实现对发电机故障的判定。当发电机发生异常时,变量的实际值与对应模型的重构值发生较大偏差,表现为状态变量的残差趋势将会偏离原有的动态稳定状态。因此利用状态变量的残差趋势变化对异常变量进行隔离,判定可能的故障原因达到故障诊断的目的。通过对发电机故障前后记录数据进行仿真分析,结果验证了堆叠自编码网络深度学习方法对发电机状态监测与故障诊断的有效性。