双馈风力发电机组已广泛应用于风力发电系统中，但由于其工作条件和自身结构的原因，故障率较高。BP神经网络作为一个多层前馈网络，在电机故障诊断和分析领域得到了广泛的应用。为了避免陷入极小值问题，采用GA遗传算法对其进行优化，建立GABP神经网络模型，分析双馈风力发电机定子匝间短路特性。以定子电流为故障信号，以快速傅里叶分解得到的电流特征量作为样本输入，输出为期望故障类型，实现了定子匝间不同程度短路故障的诊断与识别。