【摘 要】
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近年来,风电机组已经在生产领域之中实现了广泛运用,由于风电场的选址一般较为特殊,同时该区域内的负荷稳定性较差,对机组运行的安全性和稳定性造成了严重限制。基于此,必须积极展开对于风电机组的状态监测和故障诊断。对于不同厂家而言,其所生产的风电机组存在不同程度的差异,在一定程度上影响了采集数据的类型,为此,要求针对风险机组状态监测大数据问题展开深入探索,并提出高效的故障诊断和预警方法。
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近年来,风电机组已经在生产领域之中实现了广泛运用,由于风电场的选址一般较为特殊,同时该区域内的负荷稳定性较差,对机组运行的安全性和稳定性造成了严重限制。基于此,必须积极展开对于风电机组的状态监测和故障诊断。对于不同厂家而言,其所生产的风电机组存在不同程度的差异,在一定程度上影响了采集数据的类型,为此,要求针对风险机组状态监测大数据问题展开深入探索,并提出高效的故障诊断和预警方法。
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