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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EPTSM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Electric Power Technology and Safety Management</journal-title></journal-title-group><issn>2997-3473</issn><eissn>2997-3503</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EPTSM.10089</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>风电设备运行故障预测与健康管理方法研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/EPTSM/1/7/10.61369/EPTSM.10089</url><author>黄骏,方伟</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>1</volume><issue>7</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-10-20</published-time></date></history><abstract>随着新能源产业的快速发展，风电作为重要的可再生能源之一，其设备的运行故障预测与健康管理成为提升风电场运维效率、降低运维成本的关键。本文探讨了风电设备运行故障预测与健康管理的基本原理、常用方法和关键技术。通过对风电设备数据的实时监测与分析，结合人工智能和大数据技术，实现对设备故障的提前预测与健康管理，从而提高风电设备的可靠性和运行效率，降低维修成本和停机损失。本文旨在为风电设备的运维管理提供理论支持和实践指导。</abstract><keywords>风电设备,故障预测,健康管理</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 徐俊山，孔小强，马廷，等．基于机理建模与大数据技术的风电设备故障诊断与预测分析［J］．电子技术，2024, 53 (02): 274-275.[2] 李冰．大数据平台在风电设备维护与故障预防中的作用研究［J］．产业科技创新，2024, 6 (01): 48-51.[3] 郭明龙．风力发电机组故障诊断与预测技术探究［J］．城市建设理论研究（电子版），2023, (04): 58-60.[4] 许春福．风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述［J］．能源与环境，2022, (03): 46-47.[5] 邱英强，吴京龙，陈俊，等．基于机器学习算法的风电机组故障预测系统设计［J］．自动化与仪器仪表，2021, (09): 190-193.[6] 郭莹莹．风电机组故障诊断与预测方法研究［D］．河北工业大学，2019.[7] 邸帅．风电机组关键部件故障预测技术研究［D］．华北电力大学，2017.[8] 刘敬智，宋鹏，白恺，等．风力发电机组故障预测技术研究［J］．华北电力技术，2016, (12): 49-54.[9] 马玉．风电机组的故障预测方法研究［D］．北京邮电大学，2016.[10] 黄丽丽．基于SCADA 的风力机故障预测与健康管理技术研究［D］．电子科技大学，2015.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
