风电机组的健康状态与发电量预测之间关系研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

风力发电作为一种清洁、可再生的能源，近年来在全球范围内得到迅速发展。

然而，随着风电机组数量的不断增加和服役时间的延长，其健康状态的监测、维护和寿命预测问题日益突出。

风电机组的健康状态与其发电量密切相关，及时准确地评估风电机组的健康状态并预测其发电量，对于提高风电场的运行效率、降低运维成本、保障电网安全稳定运行具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

风电机组健康状态评估和发电量预测是风力发电领域的研究热点，国内外学者在相关领域开展了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在风电机组健康状态评估方面，主要集中于scada数据分析、故障诊断方法研究等方面。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与问题分析:深入调研国内外关于风电机组健康状态评估、发电功率预测以及两者关系的相关文献，分析现有研究方法的优缺点，明确本研究需要解决的关键问题。

2.数据收集与预处理:收集风电机组的运行数据，包括scada数据、气象数据等。

对数据进行清洗、去噪、插值等预处理操作，构建适用于模型训练和测试的数据集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建基于健康状态的风电机组发电功率预测模型:将风电机组健康状态纳入发电功率预测模型中，提高发电功率预测的准确性，为风电场的调度运行提供更可靠的依据。

2.结合机器学习方法进行风电机组健康状态评估:利用机器学习算法自动识别风电机组的运行状态，避免了传统方法依赖专家经验和人工判断的局限性，提高了健康状态评估的效率和精度。

3.通过案例分析验证模型的有效性和实用性:选取实际的风电机组数据进行案例分析，验证所提出的模型和方法在实际应用中的有效性和实用性，为风电场的智能运维提供技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘吉臻,杨明,李欣然,等.面向新型电力系统的风电预测技术研究综述与展望[j].电力系统自动化,2023,47(12):1-16.

[2] 王圣达,丁明,黄天戍,等.基于scada数据和深度学习的风电机组健康状态评估方法[j].中国电机工程学报,2022,42(10):3591-3601.

[3] 孙秋实,张建华,李鹏,等.风电机组健康状态评估技术研究综述[j].电力自动化设备,2022,42(11):228-240.