第1章
风电AI全景总览
风电行业数字化转型趋势 · AI全生命周期图谱（选址/运维/预测/并网）· 课程架构与学习路径
全景趋势导学
第2章
风功率预测 · 物理方法
数值天气预报(NWP)基础 · CFD微观选址 · 物理模型与统计后处理
NWPCFD物理模型
第3章
风功率预测 · 统计与AI
时间序列(ARIMA) · 随机森林/XGBoost · LSTM/Transformer 短期/超短期实战
机器学习深度学习时序
第4章
风机健康管理与故障预测
SCADA解析 · 齿轮箱/轴承/叶片异常检测 · 振动诊断 · 剩余寿命RUL预测
故障诊断RUL振动
第5章
风场智能运维与调度
无人机/机器人巡检识别 · 智能排程维修决策 · 强化学习集群控制
巡检强化学习调度
第6章
AI在风电并网与电力市场
功率波动平抑 · 储能协同控制 · 日前/实时市场报价策略
并网储能电力市场
第7章
数据工程与MLOps
风电数据清洗与特征工程 · 数据标注策略 · 模型部署与持续监控(MLOps)
MLOps特征工程部署
第8章
前沿与挑战
数字孪生 · 大模型(LLM)运维应用 · 可解释AI(XAI)关键决策
数字孪生大模型XAI
第9章
课程总结与项目实战
端到端风电AI项目（数据获取→部署）· 行业认证与职业发展路径
实战项目职业
第10章
附录 · 工具与数据集
TensorFlow/PyTorch/Scikit-learn/OpenCV · NREL/EWTEC数据集 · 参考文献
工具库数据集参考