| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-28页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-25页 |
| 1.2.1 风电机组状态监测方法 | 第11-15页 |
| 1.2.2 风电机组状态参数异常辨识方法 | 第15-18页 |
| 1.2.3 风电机组可靠性预测方法 | 第18-23页 |
| 1.2.4 风电机组风险评估方法 | 第23-25页 |
| 1.3 存在的主要问题 | 第25-26页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第26-28页 |
| 2 风电机组状态参数预测模型 | 第28-54页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 风电场SCADA系统状态参数 | 第28-31页 |
| 2.2.1 风电机组基本组成与子系统 | 第28-29页 |
| 2.2.2 风电场SCADA系统状态参数与分类 | 第29-31页 |
| 2.3 状态参数预测模型的构架 | 第31-33页 |
| 2.4 状态参数预测模型 | 第33-42页 |
| 2.4.1 输入参数选择 | 第33-36页 |
| 2.4.2 样本数据选择与数据预处理 | 第36-37页 |
| 2.4.3 预测模型的训练 | 第37-42页 |
| 2.5 分析与验证 | 第42-53页 |
| 2.5.1 输入参数选择方法验证 | 第43-47页 |
| 2.5.2 数据预处理方法验证 | 第47-49页 |
| 2.5.3 训练算法对比分析 | 第49-50页 |
| 2.5.4 样本数据类型对预测模型精度的影响 | 第50-53页 |
| 2.6 小结 | 第53-54页 |
| 3 风电机组状态参数异常辨识广义模型 | 第54-78页 |
| 3.1 引言 | 第54页 |
| 3.2 风电机组状态参数异常辨识广义模型的构架 | 第54-55页 |
| 3.3 状态参数预测模型选择 | 第55-61页 |
| 3.3.1 风电机组聚类 | 第56-58页 |
| 3.3.2 状态参数预测模型的选择标准 | 第58-59页 |
| 3.3.3 预测模型选择流程 | 第59-61页 |
| 3.4 状态参数预测误差核密度分布模型 | 第61-64页 |
| 3.4.1 模型建立方法 | 第61-62页 |
| 3.4.2 模型准确度检验 | 第62-64页 |
| 3.5 状态参数异常程度指标 | 第64-65页 |
| 3.6 风电机组状态参数异常辨识 | 第65-69页 |
| 3.6.1 模糊矩阵与隶属函数 | 第66-68页 |
| 3.6.2 风电机组异常辨识流程 | 第68-69页 |
| 3.7 实例分析 | 第69-77页 |
| 3.7.1 实例 1 | 第70-75页 |
| 3.7.2 实例 2 | 第75-77页 |
| 3.8 小结 | 第77-78页 |
| 4 计及运行状态的风电机组短期可靠性预测模型 | 第78-98页 |
| 4.1 引言 | 第78页 |
| 4.2 风电机组非计划停运原因 | 第78-79页 |
| 4.3 风电机组短期可靠性预测模型的构架 | 第79-80页 |
| 4.4 风电机组状态转移模型 | 第80-85页 |
| 4.4.1 Markov过程 | 第80-81页 |
| 4.4.2 风电机组时变状态概率计算 | 第81-85页 |
| 4.5 状态参数越限保护动作模型 | 第85-91页 |
| 4.5.1 基于状态参数越限概率的保护动作概率 | 第85-90页 |
| 4.5.2 基于越限时间的保护动作概率 | 第90-91页 |
| 4.6 风电机组统计停运模型 | 第91-93页 |
| 4.6.1 停运概率与停运率的关系 | 第91-92页 |
| 4.6.2 计及风速影响的风电机组统计停运模型 | 第92-93页 |
| 4.7 实例分析 | 第93-96页 |
| 4.8 小结 | 第96-98页 |
| 5 风电机组故障预测模型与运行风险评估方法 | 第98-118页 |
| 5.1 引言 | 第98页 |
| 5.2 风电机组运行风险评估的框架 | 第98-99页 |
| 5.3 风电机组故障模式与状态参数的相关性分析 | 第99-105页 |
| 5.3.1 风电机组的主要故障模式 | 第99-101页 |
| 5.3.2 基于Apriori算法的关联规则挖掘 | 第101-103页 |
| 5.3.3 故障模式与状态参数的相关性分析 | 第103-105页 |
| 5.4 风电机组故障预测模型 | 第105-112页 |
| 5.4.1 基于LS-SVM的多分类方法 | 第105-107页 |
| 5.4.2 基于PSO算法的LS-SVM参数优化 | 第107-109页 |
| 5.4.3 采用PSO优化LS-SVM的风电机组故障预测模型 | 第109-112页 |
| 5.5 风电机组运行风险评估 | 第112-114页 |
| 5.5.1 风险的定义 | 第112页 |
| 5.5.2 风电机组运行风险量化评估 | 第112-114页 |
| 5.6 实例分析 | 第114-117页 |
| 5.7 小结 | 第117-118页 |
| 6 结论 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-132页 |
| 附录 | 第132-133页 |
| A 作者在攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第132-133页 |
| B 作者在攻读博士学位期间参加的科研课题 | 第133页 |