韦古强+杜冠洲+凌俊斌

摘要：文章针对清洁能源企业中风电机组频发问题，在行业内风电机组常见故障以及故障诊断技术进行分析的基础上，对某集团风电机组企业进行实地调研，获取影响故障发生的关键因素，构建故障识别指标体系，采用随机森林算法构建了风电机组故障智能诊断预警模型。

关键词：随机森林算法；风电机组；故障诊断；预警模型；故障识别指标体系 文献标识码：A

中图分类号：TH862 文章编号：1009-2374（2017）07-0197-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.07.093

风力发电作为新能源产业技术之一，其不污染环境、不消耗化石燃料的特点，在当今世界大力发展保护环境和走可持续发展道路的强大背景之下，已得到社会各方面的全面认可，在过去的几年里，风力发电年增长率都保持稳定上升的势头，已然成为世界公认的增长最快的可再生能源。在我国，大部分风力发电机组主要安装在西部偏远、沿海等风能充足地区，由于自然环境和负荷不稳定等因素，使得风电机组运行故障频出，而机组故障会直接影响风力发电的安全性和经济性。为了实现风力发电的长期稳定发展和提高自身的能源竞争力，就必须实现对风力发电机组故障的提早预判和快速诊断，提高发机组效率，实现企业的经济利益最大化。

1 风电机组故障诊断技术综述

在风电机组故障诊断过程中，想要通过诊断分析达到预定的目标，还必须对风电机组的设备故障诊断方法有所了解。风电机组故障诊断方法大体可以分为传统诊断方法、数学诊断方法和智能故障诊断方法等。……