随着全球能源的不断消耗及绿色环保意识的不断增强,发展低碳经济、利用可再生资源,逐渐成为现阶段全球能源战略与可持续发展研究的重要内容.在众多的能源形式中,风力发电凭借自身的清洁性和可再生性,逐渐得到了公众广泛的关注和研究.与此同时,随着技术的不断创新与突破,风力发电成本日渐降低,生成的电力成本也比传统的化石燃料电力发电更为低廉.但是,风电在"重制造、轻管理"的现状下,风电机部件故障频发,针对该问题,本文以计算机技术、数据挖掘技术为依据,以风电机组健康状况监测为研究内容,通过PCA-KNN改进数据挖掘算法,实现对健康状态监测及预警,并开发风电机组状态监测系统,推动风电机组技术的进一步落地.
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