基于数据挖掘的风力发电机叶片结冰预测系统设计文献综述

风力发电机叶片结冰是影响风力机安全稳定运行的重要因素之一，准确预测叶片结冰对保障风力发电效率和减少经济损失具有重要意义。

本文综述了风力发电机叶片结冰预测的研究现状，首先介绍了叶片结冰的机理和危害，接着重点阐述了数据挖掘技术在叶片结冰预测中的应用，包括常用的数据挖掘算法、数据预处理方法以及特征工程技术。

此外，本文还对现有的叶片结冰预测模型进行了分类和比较，分析了不同模型的优缺点和适用范围。

最后，总结了叶片结冰预测研究面临的挑战，并展望了未来的研究方向。

关键词：风力发电机；叶片结冰；数据挖掘；预测模型；文献综述

随着全球能源需求的不断增长和环境污染问题的日益严峻，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机安全稳定运行的重要因素之一。

叶片结冰会导致叶片气动性能下降、风能利用率降低、机组振动加剧，严重时甚至会导致叶片断裂、塔架倒塌等灾难性事故，造成巨大的经济损失。

叶片结冰是指在低温环境下，空气中的过冷水滴或降水在叶片表面凝结成冰的现象。

叶片结冰的形成是一个复杂的物理过程，受多种因素影响，包括环境温度、湿度、风速、风向、液态水含量等。