能源在我们的日常生活中无处不在,对我们的生产生活等一系列发展生存起着至关重要的作用。但是随着天然气、工业煤炭、可开采石油等多种不可再生能源的日益枯竭,风力发电逐渐进入人们的视野,成为了几年来发展最为迅速的可再生能源之一。我国风电逐步进入开发快车道,装机容量有了显著提升,发电量也迅速增加。尽管如此,我国风电开发与运营仍面临诸多挑战,主要体现在周期内投入成本巨大、运行自然环境恶劣、维护难度大、可及性差、维护成本高等方面。因此,迫切需要及时精准地识别风电机组早期发生的停机性故障,防止机组后续故障迅速恶化给风电场带来巨大损失。现有的风电维修策略较少根据外部自然环境针对性地制定维修计划,容易造成维修不足或过度维修情况。本文以风电场的风电机组作为研究对象,以多种环境因素影响为基础,综合应用状态维修、多阶段动态维修维修策略,以风电机组运维成本率作为优化目标,进行维修决策优化研究。论文主要研究内容包括:（1）风电机组运维环境因素评价体系。综合汇总风电机组在自然环境运行时所受到的各类自然环境因素,进行主成分分析。根据归结出的环境因素进行建模,形成评价体系,最后进行实例分析。（2）风电机组运维环境影响的维修决策。根据之前总结出的环境因素大类作为运维环境因素进行建模。选用维纳过程来表示风电机组在环境因素影响下的退化过程。提出一种考虑环境因素的多阶段动态维修优化策略。并运用遗传算法对本文所建立的决策模型进行求解。基于本文所构建的维修决策模型,以X风电场为例,验证该维修决策在实际应用中的有效性。结果表明:风电机组运维环境因素评价体系综合评分可针对性指出不同风电场的重要环境因素,也为新风电场的选址提供了建设性意见。与传统的维修策略相比,风电机组运维环境影响的维修决策可以更好地根据运维环境因素去制定预防性维修阈值,有效降低了维修成本率,提高机组可用度。