在新能源發電領域，風力發電憑借其大規模開發與商業化應用的潛力，已成為推動能源轉型的重要力量。風電機組作為發電系統的核心設備，其運行穩定性直接關系到風電場的整體效能。然而，當前主流電磁暫態仿真平臺普遍缺乏內部故障模擬功能，而隨著風電大規模并網，機組故障頻發，其中電氣故障占比最高。如何精準模擬內部故障并實現高效辨識，成為保障風電安全運行的關鍵課題。

研究團隊指出，當前研究面臨兩大核心挑戰。其一，發電機內部故障建模難度大。主流機型中，永磁同步發電機（PMSG）與雙饋感應發電機（DFIG）結構差異顯著，內部故障類型多樣且機理復雜，需構建數十個不同模型。同時，發電機狀態空間方程維數高，離散化過程復雜，進一步增加了建模難度。其二，電磁暫態仿真與人工智能的協同存在障礙。批量數據獲取、特征選取、神經網絡適配等問題亟待解決，而實際運行中故障數據稀缺、樣本不平衡且獲取成本高，更增加了研究難度。

針對上述難題，研究團隊在內部故障一體化建模方面取得突破性進展。通過參數修正技術，實現了故障電磁模型的重構，能夠等效反映實體結構與參數變化。不同故障類型通過方程結構及電阻矩陣、電感矩陣等參數變化體現，構建了統一數學模型以消除兩類機型的方程差異。該模型通過故障類型標識符切換初始方程矩陣元素，形成統一建模框架，等效模型可直接與外部網絡相連。測試結果顯示，各類故障下最大相對誤差控制在3%以內，且能通過故障參數疊加實現復合故障拓展。接入風電場測試系統后，故障特性可準確反映至并網點功率及電流波形，為故障辨識提供了可靠的外特性數據支撐。

在故障辨識領域，研究團隊提出了新型多維度Transformer編碼器架構。該架構將時序功率數據轉化為雙通道輸入，通過編碼器加權融合與門控單元拼接提取多維特征，建立了“故障態建模-多參數仿真-高精度辨識”的完整框架。經自動化批量仿真獲取數據并處理后，模型訓練測試結果顯示，其準確率達97.51%，在精確率、召回率等指標上均優于LSTM、CNN及傳統Transformer模型。該模型收斂速度更快、聚類效果更優，可有效辨識多種內部電氣故障。

目前，研究團隊已形成21頁的詳細報告，系統總結了風力發電機內部故障一體化電磁暫態建模及辨識方法的研究成果。下一步，研究將基于現有數據集，搭建風電場全拓撲精細化模型，完善暫態仿真數據集。同時，結合強化學習、圖神經網絡等人工智能方法，推動風電場智能化運行，為風力發電的安全、穩定、高效發展提供堅實的技術支撐。