| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题来源与研究意义 | 第10-16页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.1.2 研究背景与意义 | 第10-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 基于理论和实验研究对风力机进行故障分析 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于SCADA数据对风力机进行故障分析 | 第17页 |
| 1.2.3 基于SCADA数据对风力机进行状态监测分析 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 基于SCADA数据风力机运行特性分析 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 风力机SCADA系统 | 第20-21页 |
| 2.3 基于SCADA数据的风资源特性分析 | 第21-26页 |
| 2.3.1 风的物理特性 | 第21-22页 |
| 2.3.2 风资源特性分析 | 第22-26页 |
| 2.4 基于SCADA数据的风力机运行特性 | 第26-30页 |
| 2.4.1 风力机能量转换原理 | 第26页 |
| 2.4.2 风力机运行特性分析 | 第26-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 风电场SCADA数据预处理方法及评价策略 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 SCADA数据预处理方法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 平均数法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 最小二乘法 | 第34页 |
| 3.2.3 非参数法（核密度—均值法） | 第34-36页 |
| 3.3 SCADA数据预处理方法评价策略 | 第36-40页 |
| 3.3.1 物理特性一致性 | 第36-37页 |
| 3.3.2 采样时间变化稳健性 | 第37-39页 |
| 3.3.3 采样频率变化稳健性 | 第39-40页 |
| 3.4 基于数据预处理的系统物理特性分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于SCADA数据风力机功率波动评价方法 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 风力机“风—功率”关系模型 | 第42-43页 |
| 4.3 风速波动—功率波动一维评价模型 | 第43-48页 |
| 4.3.1 风力机运行工况 | 第43-44页 |
| 4.3.2 风速波动系数 | 第44-45页 |
| 4.3.3 风速波动—功率波动分析 | 第45-48页 |
| 4.4 风向波动—功率波动一维评价模型 | 第48-51页 |
| 4.4.1 风向波动系数 | 第48-50页 |
| 4.4.2 风向波动—功率波动分析 | 第50-51页 |
| 4.5 风速、风向波动—功率波动二维评价模型 | 第51-54页 |
| 4.5.1 综合影响因子（幅值、相位）定义 | 第51-52页 |
| 4.5.2 风向、风向波动—功率波动分析 | 第52-54页 |
| 4.6 结论 | 第54-56页 |
| 第五章 基于SCADA数据风力机性能劣化评价方法 | 第56-64页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 风力机性能劣化的评价指标及机理分析 | 第56-58页 |
| 5.3 评价指标的描述模型 | 第58-60页 |
| 5.4 风力机性能劣化状态的评价方式 | 第60-63页 |
| 5.4.1 单一机组历史状态纵向比较 | 第60-62页 |
| 5.4.2 多台机组运行状态横向比较 | 第62-63页 |
| 5.5 结论 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录：攻读硕士学位期间主要研究成果目录 | 第71页 |
