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摘要
针对日趋大型化、复杂化的风电机组,综述了神经网络、模糊逻辑等智能化方法应用于状态评估与故障预测的研究进展。首先介绍了影响风电机组状态的主要因素,并对四种重要组件的常用状态监测技术进行了归纳;其次介绍了风电机组状态评估和故障预测的智能化方法与技术,通过归纳文献资料发现:本领域未来以开发实时在线评估与预测技术发展重点,对SCADA数据的深度挖掘、探索出风电机组状态评价与故障预测新方法将是本领域的研究难点。
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针对日趋大型化、复杂化的风电机组,综述了神经网络、模糊逻辑等智能化方法应用于状态评估与故障预测的研究进展。首先介绍了影响风电机组状态的主要因素,并对四种重要组件的常用状态监测技术进行了归纳;其次介绍了风电机组状态评估和故障预测的智能化方法与技术,通过归纳文献资料发现:本领域未来以开发实时在线评估与预测技术发展重点,对SCADA数据的深度挖掘、探索出风电机组状态评价与故障预测新方法将是本领域的研究难点。
