Для повышения коэффициента использования ветрогенераторов и объема производимой энергии, а также снижения затрат на обслуживание и замену ветрогенераторов, необходимо осуществлять мониторинг их рабочего состояния. В данной работе сначала представляется теоретический обзор пяти кривых состояния агрегата: скорость ветра-мощность, скорость ветра-частота вращения, скорость ветра-угол лопасти, частота вращения-мощность, частота вращения-угол лопасти, затем они анализируются на основе фактических рабочих данных. Результаты показывают, что первые три кривые не могут надежно отличать нормальное рабочее состояние агрегата от состояния отказа из-за случайной скорости ветра и инертности ветрогенераторов, в то время как кривые частота вращения-мощность и частота вращения-угол лопасти могут точно отслеживать аномальное состояние агрегата; на основе кривых частота вращения-мощность и частота вращения-угол лопасти анализируется распределение различных рабочих состояний агрегата на кривых состояния, для каждого различного состояния устанавливается соответствующая система оценки; через анализ примеров отказов работа показывает, что данном метод позволяет досрочно обнаружить аномальные состояния и эффективно повысить точность мониторинга состояния системы

ветрогенераторы, состояние, частота вращения-мощность, частота вращения-угол лопасти, обнаружение аномального состояния, рабочее состояние, мониторинг и система сбора данных