1. 本选题研究的目的及意义
随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益严峻，风力发电作为一种清洁、可再生的新能源技术，近年来得到了快速发展。
然而，风力发电机组在运行过程中容易受到各种环境因素的影响，其中叶片结冰是影响风力发电机组安全稳定运行的重要因素之一。
叶片结冰会导致发电效率降低、机械负载增加，严重时甚至会导致叶片断裂等事故的发生，造成巨大的经济损失。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在风力发电机叶片结冰预测方面开展了大量研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在风力发电机叶片结冰预测方面做了大量工作，主要集中在结冰机理、预测模型和预测系统等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以数据挖掘技术为核心，结合风力发电机叶片结冰的特点，开展以下几个方面的研究:1.叶片结冰影响因素分析与预测指标体系构建:-分析影响叶片结冰的主要气象因素，例如温度、湿度、风速、风向、降水等，以及叶片的结构参数、运行状态等因素。
-基于上述分析，构建科学合理的叶片结冰预测指标体系，为后续的数据采集和特征提取提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和工程应用相结合的研究方法，具体步骤如下：1.理论分析阶段：-深入研究风力发电机叶片结冰的机理，分析影响叶片结冰的主要因素，构建科学合理的叶片结冰预测指标体系。
-研究数据挖掘、机器学习等相关理论，选择合适的算法构建叶片结冰预测模型。
2.仿真实验阶段：-收集风力发电机组的历史运行数据，并对其进行预处理，构建叶片结冰数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于多源数据融合的叶片结冰预测方法：-融合气象数据、叶片状态数据、发电数据等多源信息，构建更加全面的叶片结冰预测指标体系，提高预测模型的精度和可靠性。
2.采用深度学习算法构建叶片结冰预测模型：-与传统的机器学习算法相比，深度学习算法能够自动提取数据特征，具有更强的学习能力和泛化能力，可以进一步提高叶片结冰预测的精度。
3.开发基于数据挖掘的风力发电机叶片结冰预测系统：-实现对叶片结冰状态的实时监测、预警和处理，为风力发电场的安全稳定运行提供保障。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王伟胜,郭文忠,王金,等.风力发电机叶片覆冰预测方法研究综述[J].太阳能学报,2020,41(10):118-130.
2. 张宁,王树荣,张岩,等.风力机叶片积冰预测技术研究综述与展望[J].可再生能源,2020,38(12):1841-1850.
3. 刘吉臻,胡兆森,杨明,等.基于机器学习的风电机组结冰预测方法综述[J].电力系统自动化,2021,45(17):22-36.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
