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摘要 — 运营和维护成本一直是风力涡轮机的沉重负担，主要支出方面是计划外非计划故障、维修和停机成本。通过风电场和运营控制中心之间的连接技术增强，可以通过持续分析获取的数据来降低风险并提高维护效率。工业物联网和机器学习的数字解决方案已经取得了进展，是真正的游戏规则改变者，具有监督、预测和预防灾难性故障的潜力。从数据中获取见解以了解磨损模式并制定更换策略，以降低频繁维护成本并提高产量。本文将讨论和回顾风力涡轮机的预测和诊断、机器学习算法、识别它们在子系统内的相互依赖性以及可用于有效处理预测性维护计划中的数据的数字解决方案。
214 研究文章 - 人工智能的融合...
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