變更

'''基于工业智能技术的风电机组特性分析'''风电作为应用最为广泛和发展最快的可再生能源发电技术，已经在全球范围内实现大规模开发应用。根据“中国可再生能源协会风能专业委员会”发布的《2017年中国风电吊装容量统计简报》显示截止2017年底中国风电市场累计装机总容量达到1.88亿千瓦，2017年新增装机容量达1966万千瓦。风电在全国能源结构中的比重逐年提高，已经达到装机总容量的9.2%，已经继煤电、水电之后的第三大电源。这也预示着风力发电已经成为国家新增电力供应的重要组成部分。《风电发展-十三五规划》中提出：为了实现2020年和2030年非石化能源占一次能源消费比重15%和20%的目标，促进能源转型，我国必须加快推动风电等可再生能源 <ref>[https://www.sohu.com/a/216292102_694307 【科普】可利用再生能源，你了解吗？] ，搜狐，2018-01-12</ref> 产业发展。但随着应用规模的不断扩大，风电发展也面临了不少新的挑战。

通过工业智能技术手段，集中采集存储风电工业大数据 <ref>[https://www.sohu.com/a/546172164_120774982 大数据技术有哪些] ，搜狐，2022-05-20</ref> ，通过工业机理模型、人工智能等应用技术，分析风电机组特性，找出影响机组出力性能的因素及各因素的影响程度，进而确定影响风电场发电量的主要原因，为风电机组性能调优及风电场运维检修提供依据，从而达到提升发电量的目的。通过本项目研究与实践，完成基于工业智能技术的风电机组特性分析应用，其成果可在整个风电行业进行推广，据有很高的应用前景及经济价值。