摘要
为应对能源危机和环境挑战的需求,本研究探讨了如何利用数据挖掘技术进行风力发电设备的故障远程诊断,研究围绕粗糙集理论和朴素贝叶斯分类算法展开,这两种方法分别用于简化数据集和分类故障类型。本文还分析了风电设备故障的主要原因,包括机械磨损、电气系统和控制系统故障以及环境因素的影响。为优化故障诊断效果,实验部分详细处理了样本数据集,调整了决策树和随机森林模型的参数,最终基于性能评估和对比分析,证明了模型在诊断风电设备故障方面的有效性,特别是在准确率、召回率和F1分数上优于传统的基于经验规则的方法。
