1. 本选题研究的目的及意义
随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了世界各国的广泛关注和大力发展。
然而，风力发电系统易受风速、温度、湿度等自然环境因素的影响，其运行状态具有波动性和间歇性，给电网的稳定运行带来了一系列挑战。
为了提高风力发电系统的可靠性、稳定性和经济效益，建立一套完善的风力发电监测系统至关重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，风力发电监测技术发展迅速，国内外学者在风力发电监测系统的理论研究、技术开发和应用实践等方面取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
我国在风力发电监测领域起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对风力发电监测系统的关键技术进行深入研究，主要内容包括：
1.风力发电机组模型建立:研究不同类型风力发电机组的数学模型，包括机械系统、电气系统和控制系统，并利用仿真软件对其进行建模，为后续的监测系统设计提供基础。
2.监测系统功能设计:研究风力发电监测系统的功能需求，设计数据采集模块、数据处理模块、故障诊断模块、预警模块和远程监控模块，实现对风力发电机组运行状态的全面监测。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.需求分析与方案设计:深入研究风力发电监测系统的功能需求和性能指标，设计系统的总体架构和功能模块。
2.风力发电机组模型建立:参考相关文献和标准，选择合适的数学模型，利用MATLAB/Simulink等仿真软件建立风力发电机组的仿真模型，并对其进行验证。
3.监测系统仿真设计:根据系统功能需求，设计数据采集模块、数据处理模块、故障诊断模块、预警模块和远程监控模块，并利用仿真软件进行模拟实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于改进算法的故障诊断方法:针对传统故障诊断方法在复杂工况下精度不高的问题，本研究将探索基于机器学习、深度学习等人工智能技术的故障诊断方法，以提高故障诊断的精度和效率。
2.多源数据融合的监测技术:为了提高监测系统的可靠性和准确性，本研究将采用多传感器数据融合技术，将来自不同传感器的监测数据进行融合分析，以获得更加全面和准确的系统运行状态信息。
3.面向云平台的远程监控系统:为了实现对风力发电系统的远程监控和管理，本研究将构建基于云平台的远程监控系统，利用云计算、大数据等技术，实现对海量监测数据的存储、分析和可视化。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘畅,周游.基于改进型LSTM的风力发电机组功率预测[J].电力系统保护与控制,2023,51(13):124-132.
2. 陈凯,王圣,何奔腾,等.基于数字孪生的风电机组远程监测与故障诊断系统[J].电力系统自动化,2022,46(19):189-197.
3. 葛鹏,王伟胜,陈星宇,等.基于LabVIEW的风力发电远程监测系统[J].自动化与仪表,2022,37(06):11-16.
