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近些年来,风电成为世界上发展最快的可再生能源,据政府计划,到2020年我国风电的装机容量将达到30GW。风力发电机组的复杂性,而且风电厂多地处偏远,甚至位于海上,使设备的维修费用成为目前风电厂的最大支出之一。因此针对风力发电设备的维修需要更为有效地维修策略。如果在故障发生前做出预测,就能够提前制定检修计划,合理的安排检修人员与物资,减少因风电机组突然停机造成的损失,保证机组正常持续运行。因此,研究改进风电机组关键部件的故障预测算法,对降低风电场运行、检修成本和提高风电机组运行可靠性具有重大意义。