01
风电性能衰减概述
什么是风电性能衰减？为什么它如此重要？行业现状与挑战。
概念背景
02
数据采集与预处理
SCADA数据、CMS数据、气象数据介绍；数据清洗、缺失值处理、异常值检测。
SCADA清洗
03
功率曲线基础
标准功率曲线 vs 实际功率曲线；功率曲线绘制与可视化。
可视化对比
04
性能衰减指标定义
年发电量(AEP)、容量因子、功率系数Cp、衰减率计算。
AEPCp
05
环境因素修正
空气密度修正、湍流强度影响、风切变效应、偏航误差分析。
湍流风切变
06
数据分箱与归一化
风速分箱方法、功率数据归一化、不同机型的标准化处理。
分箱标准化
07
基线模型建立
使用历史健康数据建立性能基线；线性回归、多项式回归方法。
回归基线
08
机器学习模型应用
随机森林、XGBoost、LightGBM在功率预测中的应用。
XGBoost随机森林
09
深度学习模型探索
LSTM、CNN、Transformer在时序功率预测中的尝试。
LSTMTransformer
10
模型评估与选择
R²、RMSE、MAE、MAPE等指标；交叉验证与过拟合判断。
评估交叉验证
11
衰减趋势识别
移动平均法、指数平滑法、Holt-Winters模型。
趋势平滑
12
变点检测算法
Pettitt检验、Buishand U检验、基于贝叶斯的变点检测。
变点贝叶斯
13
故障关联分析
齿轮箱、发电机、变桨系统故障对性能衰减的影响。
齿轮箱发电机
14
叶片结冰与污染
叶片表面粗糙度变化对气动性能的影响及检测方法。
结冰粗糙度
15
偏航系统性能分析
偏航误差对功率捕获的影响；偏航校正策略。
偏航校正
16
变桨系统性能分析
变桨响应延迟、变桨角度偏差对功率的影响。
变桨延迟
17
传动链效率分析
齿轮箱效率、发电机效率、变流器效率的联合分析。
传动链效率
18
SCADA数据深度挖掘
利用SCADA高频数据进行瞬态性能分析。
高频瞬态
19
CMS数据融合分析
振动数据与功率数据的关联分析，预测机械故障导致的性能衰减。
振动CMS
20
气象数据融合
数值天气预报(NWP)数据与实测数据的融合，提升衰减预测精度。
NWP融合
21
风电场级性能评估
尾流效应、机舱传递函数(NTF)修正、场级功率曲线。
尾流NTF
22
性能衰减量化
绝对衰减量、相对衰减率、年化衰减率计算与对比。
量化年化
23
剩余寿命预测
基于性能衰减趋势的机组剩余寿命估算方法。
寿命预测
24
经济性评估
发电量损失计算、运维成本分析、技改投资回报率(ROI)计算。
ROI经济性
25
预警系统设计
基于阈值的预警、基于趋势的预警、多参数融合预警。
预警阈值
26
可视化仪表盘
使用Plotly/Dash构建实时性能监控仪表盘。
Dash仪表盘
27
自动化报告生成
使用Python自动生成周报/月报，包含图表与关键指标。
报告自动化
28
案例实战一
某2MW机组功率曲线衰减分析与根因诊断。
2MW根因
29
案例实战二
某风电场整体性能衰减评估与技改建议。
风电场技改
30
课程总结与展望
技术趋势、AI与数字孪生在风电运维中的应用前景。
数字孪生AI