摘 要
风力发电作为可再生能源的重要组成部分，在全球能源转型中扮演着关键角色，其技术进步和可靠性提升对实现可持续发展目标具有重要意义。然而，风力发电机组在复杂运行环境下面临诸多挑战，如极端气候条件下的适应性不足、核心部件故障率较高以及系统整体性能优化困难等问题，这些问题直接影响了风力发电的经济性和稳定性。为此，本研究聚焦于风力发电机组的关键技术研发与可靠性提升策略，旨在通过技术创新解决上述问题，为风力发电行业的高质量发展提供支持。研究采用理论分析、数值模拟与实验验证相结合的方法，深入探讨了风力发电机组的核心部件设计优化、智能监测与故障诊断技术以及基于大数据的预测性维护策略。具体而言，针对叶片气动性能优化，提出了多目标优化算法以提高能量捕获效率并降低噪声；对于发电机和齿轮箱等关键部件，开发了基于状态感知的健康评估模型，实现了早期故障的精准识别；同时，构建了集成环境因素的全生命周期可靠性评估体系，为机组的设计改进提供了科学依据。研究结果表明，所提出的叶片优化方案能够显著提升发电效率，智能监测系统的应用有效降低了故障停机时间，而预测性维护策略则大幅延长了关键部件的使用寿命。综上所述，本研究不仅在技术层面实现了多项创新突破，还为风力发电机组的可靠性和经济性提升提供了系统性解决方案，对推动行业技术升级和可持续发展具有重要价值。
关键词：风力发电机组；可靠性提升；智能监测；叶片优化；预测性维护
Abstract
Wind power, as a crucial component of renewable energy, plays a pivotal role in global energy transition, and its technological advancements and reliability improvements are of great significance for achieving sustainable development goals. However, wind turbines face numerous challenges in complex operating environments, such as insufficient adaptability under extreme climatic conditions, high failure rates of core components, and difficulties in optimizing overall system performance, which directly affect the economic viability and stability of wind power generation. To address these issues, this study focuses on the key technology development and reliability enhancement strategies for wind turbines, aiming to solve the aforementioned problems through technological innovation and support the high-quality development of the wind power industry. The research employs a combination of theoretical analysis, numerical simulation, and experimental validation to explore the optimization of core component design, intelligent monitoring and fault diagnosis technologies, as well as predictive maintenance strategies based on big data. Specifically, for blade aerodynamic performance optimization, a multi-ob jective optimization algorithm is proposed to improve energy capture efficiency while reducing noise. For critical components such as generators and gearboxes, a health assessment model based on condition awareness is developed, enabling precise identification of early-stage faults. Additionally, an integrated lifecycle reliability evaluation system that incorporates environmental factors is constructed, providing a scientific basis for turbine design improvement. The results indicate that the proposed blade optimization scheme significantly enhances power generation efficiency, the application of intelligent monitoring systems effectively reduces downtime due to failures, and the predictive maintenance strategy substantially extends the service life of critical components. In summary, this study not only achieves multiple innovative breakthroughs at the technical level but also provides systematic solutions for enhancing the reliability and economic viability of wind turbines, offering significant value for promoting technological upgrades and sustainable development in the wind power industry..
Key Words：Wind Turbine；Reliability Enhancement；Intelligent Monitoring；Blade Optimization；Predictive Maintenance
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 风力发电机组研究背景与意义 1
1.2 风力发电机组关键技术与可靠性研究现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
第2章 风力发电机组关键技术研发分析 4
2.1 风力发电机组核心部件技术研究 4
2.2 控制系统优化设计与实现 4
2.3 发电机组能量转换效率提升策略 5
2.4 新材料与新工艺在风力发电中的应用 6
第3章 风力发电机组可靠性评估体系构建 8
3.1 可靠性评估的基本理论与方法 8
3.1.1 可靠性定义与指标体系 8
3.1.2 数据采集与处理技术 8
3.1.3 故障模式与影响分析 9
3.1.4 模型建立与验证方法 9
3.2 基于大数据的可靠性预测模型 9
3.2.1 数据驱动的预测框架 10
3.2.2 关键变量筛选与特征提取 10
3.2.3 预测算法选择与优化 10
3.2.4 模型性能评估标准 11
3.2.5 实际案例分析与验证 11
3.3 环境因素对可靠性的影响研究 11
3.3.1 极端天气条件下的适应性分析 12
3.3.4 环境适应性改进措施 12
3.3.2 温度与湿度对设备性能的影响 12
3.3.3 风速波动对可靠性的挑战 13
3.3.5 案例研究与结果讨论 13
第4章 风力发电机组可靠性提升策略研究 14
4.1 维护与检修策略优化 14
4.1.1 预防性维护计划制定 14
4.1.2 故障诊断技术的应用 14
4.1.3 检修周期优化方法 14
4.1.4 成本效益分析与决策支持 15
4.1.5 实践案例与效果评估 15
4.2 运行参数优化与控制策略 15
4.2.1 参数优化的目标与约束条件 15
4.2.2 智能控制算法的设计与实现 16
4.2.3 动态调整机制的研究 16
4.2.4 性能监测与反馈机制 16
4.2.5 实验验证与结果分析 17
4.3 材料与制造工艺改进研究 17
4.3.1 耐磨材料的研发与应用 17
4.3.2 制造工艺的精细化管理 17
4.3.3 表面处理技术的创新 18
4.3.4 工艺改进的成本与收益分析 18
4.3.5 典型案例与经验总结 18
4.4 系统集成与协同优化策略 18
4.4.1 集成系统的架构设计 19
4.4.2 协同优化的目标与方法 19
4.4.3 多学科交叉的技术融合 19
4.4.4 实施过程中的问题与对策 19
4.4.5 应用效果与未来展望 20
结 论 20
参考文献 21
致 谢 22
