风电机组状态监测数据具有量大、多源、异构、复杂、增长迅速的特点，但当前处理大数据的过程中所使用的诊断方法和预警方法存在一定缺点，难以保证其精度。为了确保处理数据时能够及时了解风电机组的具体情况，分析了风电机组运行状态评估和故障诊断中的分析技术，相关实验表明，这一故障诊断以及预测方法优势显著，且具有一定的可行性。
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