某某发电机公司
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为此，该文主要针对风电机群服役质量动态调控需求，首先，从关键部件层面论述齿轮箱、变桨系统、变流器、发电机和叶片的故障诊断方法，以及齿轮箱和变流器的可靠性分析方法，在此基础上，对各种方法的优缺点进行梳理与比较；然后，就健康度、环境因素对单机服役质量的影响展开分析，从高品质发电、维保优化和尾流控制对机群服役质量影响展开论述；最后，对未来风电机群服役质量调控的发展趋势及潜在的研究热点进行探讨与预测，旨在为提升风电机群的服役性能和促进风电产业的健康可持续发展提供理论借鉴。
随着风电机组装机容量的增长，冲击风况、极端海况等复杂自然条件及电网故障工况给风电高效运维带来诸多挑战。虽然我国风电机组设计技术已从逐渐并跑到领跑世界先进水平，但在机组特别是机群服役质量评估和运维优化的关键技术和标准方面明显不能完全满足实际需求。随着风电机群规模的不断增长，特别是海上风电场的快速建设，服役全周期质量与服役效能评估及调控，将在降低运维成本、提高发电效率、优化新机型设计和提高全系统高质量稳定发展中有着举足轻重的地位。
在风电机群服役质量的调控方面，国内外对风电场调度管理比较重视，相关企业开展了质量监管维护平台和调度系统的研发，国外公司如丹麦维斯塔斯公司研发了维斯塔斯托管式运维服务平台；西门子公司研发了风电齿轮箱测试台，集成了故障分析与诊断模块；瑞典SKF公司研发了WindCon监测系统与WindLub系统用于监测和诊断关键部件的剩余使用寿命；德国Wind Guard公司研发了Wind Guard WONDER 3.0软件用于风电场及可再生能源系统的运维管理、数据处理和真实性检查、基于时间及发电量损失的风电机组可利用率评估、发电量长期相关性分析、故障后维护时间统计分析等。
国内的主要研究机构如国家电网公司研发了新能源消纳评估与并网稳定分析一体化仿真平台、新能源发电功率预测系统以及新能源调度计划系统等；金风科技股份有限公司研发了满足发电企业分散式、集中式电场监控、远程监视服务等多种应用场景的新能源场站中央监控系统用于实现发电量、可利用率、损失电量、可靠性、故障状态等运营指标的量化管理；龙源电力集团有限公司研发了新能源安全生产运营监控中心系统、新能源生产管理系统等用于风电机组智能诊断和运维。
（2）风电机组层面。机组服役环境通常较为恶劣，受风浪流、海拔、温度等环境因素的影响，机组的健康度随着服役时间的推移而下降，因此服役质量调控的难点之二在于提升风电机组的环境友好性以及对风电机组健康度的准确评估；机组参与系统调频时是一个多机协同工作的复杂过程，涉及机组的调频能力与机组间的协调控制，同时不同的调频策略适应的工况不同，服役质量调控的难点之三在于在兼顾风电机组服役质量调控目标的基础上，制定参与电力系统频率调节的策略。
（3）风电机群层面。随着风电机群规模的扩大和风电装机容量的增加，尾流效应、故障工况以及多机协调控制成为影响风电机群服役质量调控的关键问题，因此服役质量调控的难点之四在于研究面向发电量最大、载荷最小的短期服役质量动态调控优化模型与多级容错控制策略；机群运维策略的制定是一个多维、强耦合的优化问题，需同时考虑运维成本、运行效果以及风电运维资源的调控，但是由于风能的高随机性以及低可及性，风电机群的维护需求随风机状态特征的变化而变化，因此服役质量调控的难点之五在于抽取与分析基于多工况多维的风电运维数据，建立面向运维的风电机群服役质量调控模型。
风电机组是风力发电的重要设备，包含多个关键部件，如叶片、齿轮箱、变桨系统、偏航系统、发电机、变流器等，在风力发电过程中起着关键作用。由于风电机组多安装在偏远地区，长期运行在恶劣环境中，受极端气候的影响，同时其内部结构复杂，各关键部件之间存在着非线性强耦合关系，在这种复杂运行工况下极易导致风电机组在发电过程中发生故障，甚至引起重大安全事故。由于风电机组关键部件故障导致的运维成本在风电机组成本中占比较高，为降低风电机组故障率以及运维成本，提高风电机组关键部件的服役质量至关重要。
齿轮箱是双馈型和半直驱型风电机组的重要大部件，对于风电齿轮箱的服役质量研究，现有研究主要集中在故障机理分析、信号处理以及数据驱动等方面。在故障机理分析方面，主要是以齿轮箱系统动力学模型为基础，采用状态估计、参数估计等方法进行分析，从动态响应的角度研究故障检测。然而，故障机理分析方法对模型精度有较高的要求，由于齿轮箱是一个复杂的耦合系统，建模时需要经过大量的简化或假设，因此机理建模的方法无法反映真实工作环境的某些复杂特性，且计算难度大。
在信号处理方面，有文献将齿轮箱原始振动信号利用谱峰度进行滤波，对滤波信号利用时间小波能谱分析法进行特征提取。有文献针对齿轮箱非平稳信号，采用集成固有时间尺度分解法可防止信号失真，再利用维格纳双谱熵提取信号特征，在两种及以上故障特征接近时，可有效提取故障特征与识别故障类型。有文献针对齿轮箱的非线性混合信号，利用经验模态分解法将原始问题转化为欠定盲源分解问题，然后利用核独立分量分析实现齿轮箱的故障诊断。
数据驱动方面，在不依赖系统原理或专家经验的前提下，通过挖掘和评估齿轮箱的运行历史数据，避免了复杂的机理建模步骤。有文献利用门控循环网络对齿轮箱运行数据的时序特征进行融合，根据残差的变化趋势进行齿轮箱的故障预警。有文献利用随机森林袋外估计选取特征变量，构建基于灰狼算法的齿轮箱故障预警模型，通过模型的输出偏差值与故障阈值的对比实现故障精确预警。有文献结合距离相关系数与正则化互信息提出改进集成K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）模型，通过规则采样和正则化互信息优化模型性能，提升齿轮箱故障预警精度。
但上述为浅层模型方法，学习能力有限，难以准确挖掘齿轮箱运行数据中隐藏的非线性关联。深度学习是机器学习中一个新的分支，能够从多层次非线性数据中抽取出具有层次性、紧密性、抽象的数据，并能拟合复杂的映射关系。有文献结合深度学习与序贯概率比检验（Sequential Probability Ratio Test, SPRT），通过降噪自编码器和长短期记忆网络建立故障诊断模型，可对齿轮箱轴承异常进行预警。有文献将齿轮箱运行数据与振动信号作为输入数据，并针对输入数据利用卷积神经网络模型设计特定结构，能从状态信息中提取特征，实现对齿轮箱状态的有效监测。但齿轮箱运行数据极易受到强噪声、随机干扰等因素的影响，需深入分析齿轮箱的运行数据，结合多元时序深度模型实现齿轮箱监测数据的高效融合。
在齿轮箱的可靠性评估方面，齿轮箱在运转过程中长期受到较大的负荷和摩擦，易发生故障且难以维修，齿轮箱可靠性评估有助于降低运维成本，提高风电机组齿轮箱的服役性能。有文献采用主成分分析法融合齿轮箱温度、振动信号数据，建立基于退化失效与突发失效的竞争失效可靠性评估模型。有文献通过故障树分析与贝叶斯网络计算可靠性指标，推理出齿轮箱传动的薄弱环节，通过设计合理的齿轮箱结构提高齿轮箱的可靠性。有文献改进了威布尔分布模型，通过分析可靠度函数曲线与失效率函数曲线实现齿轮箱的可靠性分析，同时考虑非停机故障与停机故障位置。有文献将疲劳失效状态嵌入马尔科夫模型中来评估齿轮箱的可靠性。
从表1可知，对齿轮箱故障机理进行分析可以深入了解齿轮箱的运行原理，结合数学模型进行故障诊断，但高度依赖专业知识且在复杂工况下的适用性有限；信号处理分析方法可以实时监测齿轮箱运行状态，但需要额外的传感器，易受到噪声干扰，并且信号特征提取需要复杂的算法进行分析，未来可以研究优化信号处理算法以及自适应滤波器来提高信号处理方法的准确性和鲁棒性；数据驱动方法利用大数据和机器学习方法，避免了复杂的机理建模环节，但需要大量故障数据进行训练，对模型的泛化程度要求较高，未来可以研究数据融合技术，结合多源数据提高齿轮箱故障诊断的准确性。
随着大数据的飞速发展，人工智能算法逐渐成为了状态监测与故障诊断的主流研究方向之一。有文献采用主成分分析法对运行数据进行特征提取，利用基于高斯核的支持向量机算法进行故障诊断。有文献将风电机组三相电流作为故障特征量，利用深度自动编码器提取特征向量后使用支持向量机进行特征分类与故障诊断。有文献基于相关向量机回归设计了一个正常行为模型，采用人工蜂群算法进行优化，再根据优化相关性向量机的概率输出，设计自适应阈值进行服役质量评估。有文献建立了基于支持向量机的变桨系统故障诊断模型，结合熵权法与方均根误差分析故障数据，实现变桨系统故障诊断。
随着风电场的规模不断增大以及对状态监测与故障预警快速性和准确性的要求，深度学习因其强大的特征学习能力，可以自动从大量数据中提取有用的而不需要人工干预的特征，成为当前研究的趋势。有文献利用历史运行数据与先验知识进行控制逻辑反演，根据建立的数字孪生模型进行仿真分析，实现变桨系统故障诊断。有文献建立基于长短时记忆的故障预警模型，选取与变桨系统运行状态相关的参数作为输入量，再设置变桨系统故障预警阈值进行故障诊断。
有文献通过相关性分析选取特征量，建立基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络的故障诊断模型，通过核密度估计设置故障阈值来实现变桨系统故障诊断。有文献通过引入马氏距离选取故障预警判据，进一步优化反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的权值和阈值，可提高故障诊断的准确性。然而，目前将深度学习应用在风电机组变桨系统状态检测与故障诊断的技术并不成熟，所用模型的可靠性亟须提高。变桨系统服役质量调控方法研究的优缺点具体见表2。
从表2可知，分析模型方法基于物理原理建立模型，但模型可能需要复杂的参数校准，还容易受到外部因素干扰导致模型精度下降，未来研究可以聚焦于非线性特性以及环境因素等实际因素的影响下建立分析模型；统计学方法利用历史运行数据和统计分析进行变桨系统的故障诊断，但需要大量数据且对数据的完整性要求较高，对于未知故障模式难以进行诊断，未来可以结合现代统计学理论提高故障诊断的准确性；人工智能方法能够处理大量运行数据并快速诊断故障原因，但对训练数据的完整性要求较高，模型的泛化能力也有待提高，未来研究可以聚焦于开发更智能的算法，提高模型的泛化能力。
有文献将电流信号进行非均匀采样，可有效防止在外部环境影响下引起的故障误报。有文献采用加权滑动Hilbert变换得到相电流瞬时频率的估计结果，通过归一化得到故障特征量，再根据改进的相电流均值法实现故障诊断与定位。有文献对Park矢量的模取绝对值，然后进行归一化以实现故障诊断的方法，通过求取电流的平均值并经过归一化处理实现故障定位。有文献采用归一化定子电流的平均绝对值作为永磁风电系统中风电变流器的实时故障诊断，可以检测出单个和多个开路故障。基于信号的方法简单直接，不需要精确的变流器系统模型，但其需要系统的先验知识。
有文献提出了基于集成经验模态分解（IntegratedEmpirical Mode Decomposition, IEMD）范数熵（Norm Entropy, NE）的风电变流器故障诊断方法，用固有模态函数-范数熵（Intrinsic Mode Function Norm Entropy, IMF-NE）描述故障特征，诊断结果具有较高的准确率和较好的鲁棒性。有文献对变流器输出电流进行变分模态分解，利用小波包方法减少故障特征的维数，将约简的故障特征向量输入支持向量机（Support Vector Machine, SVM）中进行训练和故障识别。
变流器的故障诊断可以从机理模型、信号处理以及数据驱动着手分析，其中机理模型方法基于变流器的物理和电气特性，能够准确提高故障结果，但是需要复杂的建模和参数校准，且对未知故障的诊断能力有限；信号处理方法通过分析变流器运行时产生的电气信号来进行故障诊断，对数据采集的准确性要求较高且易受到噪声的干扰；数据驱动方法可以处理大量运行数据，无需复杂的机理模型，但对数据训练的准确性要求较高，未来研究可聚焦于优化故障诊断算法，研发新型传感器以及信号处理方法，以实现故障的快速定位。
变流器可靠性导则通常是由相关政府机构或企业基于大量故障数据统计分析以及可靠性试验分析颁布制定，广泛应用于可靠性评估之中。现有可靠性评估手册主要包括：RDF2000、MIL-HDBK-217F、GJB/Z 299C-2006以及FIDES 2009。有文献根据MIL-HDBK-217F导则对大功率变流器进行可靠性设计，考虑了运行平均结温、结温波动幅度、器件制造水平等对变流器可靠性的影响。然而该设计方式只适用于变流器运行在稳定的工况下，不适用于风速随机波动运行工况。
变流器电力电子器件的失效与其所承受的热、电应力的累计疲劳损耗和外部工作环境等因素紧密相关。有文献根据功率大小与波动程度引起的变流器结温对变流器故障的影响，利用雨流法进行结温信息提取，进行变流器的可靠性评估。有文献根据风速、气温数据计算变流器整年结温，利用线性累计损伤理论与Bayerer寿命模型进行变流器可靠性评估。有文献根据风速与换相引起的结温波动，对风速均值与风湍流强度利用热应力与温度循环因子评估对变流器可靠性的影响，同时对换流引起的结温波动利用多状态概率评估进行可靠性评估。变流器服役质量调控方法研究的优缺点见表3。
从表4可知，支持向量机在处理小样本、非线性问题上表现优秀，具有很好的泛化能力，能够有效诊断发电机故障，但在处理大规模数据时效率较低，未来可结合其他算法进行特征选择和降维，提高故障诊断的准确性和效率；神经网络方法适用于处理发电机复杂故障模式，可以通过大量训练故障数据来自动提取特征，但易受到局部最小值影响，对未训练的故障模式泛化能力不足，未来可以将更多神经网络方法与发电机故障诊断相结合；深度学习方法对于复杂故障诊断问题具有较强的处理能力，但需要大量训练数据，且对数据的质量与数量要求较高，未来研究可聚焦于提高模型的训练速度和模型的可解释性，以便提高故障诊断结果的准确性。
风电机组叶片结冰监测主要分为直接方法与数据驱动的方法。直接方法利用高光谱成像、红外温度测量、超声波检测等方法，直接对风电机组叶片实现结冰的监测。采用高光谱成像法是将光纤光栅传感器安装在叶片的不同位置，然后对风力机叶片进行测试，从而对风力机叶片进行检测，得到损伤信号的特征，并对实验数据进行分析，实现对叶片损伤的识别与判定。在使用红外温度测量时，热源在被测叶片中形成表面热源，被测叶片表面温度在热传导过程中下降，叶片表面缺陷会影响叶片表面的冷却过程，红外热成像仪检测表面区域的冷却过程，对声发射信号进行分析处理后得到内部信息。
在神经网络方面，有文献将健康衰退指数作为风电机组健康度评价指标，利用高斯混合模型建立了多状态特征融合的健康状态评估模型。有文献采用多源数据特征广义回归神经网络进行风机健康评估，精确划分风机健康状态评估区域，提高风机健康状态评估的准确性。有文献根据风机运行数据，利用主元评价和非线性自回归时间序列神经网络，建立风机健康度评估模型。有文献改进了传统栈式自编码器来进行风电机组健康状态监测，计算模型残差并提取健康指标，对其进行概率融合处理以此来评估健康度。
模糊评价法充分考虑风机运行参数与健康状态之间的模糊性与随机性，但在构建指标体系、权重分配、健康等级划分等方面存在很大的主观性，从而增加了评估的不确定性。此外，由于风电机组运行环境的复杂多变，评估指标的选取及赋权也会有一定的偏差，进而影响其健康评估的精确性与可靠性。灰色关联法在风电机组内部信息不明确的情况下，可以通过关联规则的可扩展性，从中抽取有价值的信息，灰色关联法不要求数据描述的准确性，便于应用运行数据。基于神经网络的研究主要是直接应用算法，且主要以风机的运行参数作为输入数据，但设置参数阈值需要大量的先验知识，因此，评价结果的科学性和稳定性还有待提升。
轴承作为雷击电流通路中的重要部件，通常使用炭刷来分流，但仍有部分雷击电流通过轴承。在主轴承、齿轮箱及机舱底板之间加装绝缘垫，可有效地阻止闪电的通过。另外，齿轮箱与发电机之间还加有绝缘连接件，避免雷电电流进入发电机。机舱极易遭雷击，通常的防雷结构是内置法拉第罩，顶层装有避雷设备。风机塔架为金属件，在设计中仅需考虑两个塔架间的过渡形式。风机接地一般都是采用塔架自身的钢筋混凝土地基作为天然地线，再沿其形成环状的地网。
有文献提出了一种在静止同步补偿器（Static synchronous Compensator, STATCOM）、双馈感应发电机（Doubly Fed Induction Generator, DFIG）定子和电网侧变流器之间分配无功电流的优化方案，可以最大化有功电流输出并提高低电压穿越能力。有文献提出一种瞬态电压控制策略，以提升风电场的低电压穿越能力。在严重的电压骤降条件下，风电场应保持在线以支持电网电压，可提高直流侧和定子侧的电压稳定性。
有文献将电压控制与健康度指标进行协调优化控制，上层通过模型预测控制实现全局优化，确保满足系统电压安全；下层则将塔位移和变流器温度等风机健康指标纳入多目标优化，优化电力潮流并预防风机故障，从而提高风电机群服役质量。储能装置的引入可以提高风电机群参与系统电压调节的能力，实现风储集群与电力系统的协调控制，有文献针对配备分布式储能系统的风电场提出了一种两级电压控制，分布式电池-超级电容器混合储能系统部署在风电场内的每台风机中，以调节功率输出，同时确保电压稳定性并增强无功支持能力。
转子超速控制是指在转子超速运行，使风机响应系统次优功率捕获点，并为风机提供一定的有功功率储备，只有在低于额定风速时才能使用超速控制。有文献分析风机转子超速调频时的双向功率约束影响，计算出可实现风机调频的调差系数域。有文献将状态空间模型与小信号增量法结合建立基于转速控制的调频模型，仿真分析得出更大的初始风速具有更强的调频能力。有文献基于减少超速控制成本利用概率加权求和法计算得出变减载率曲线，可在低控制成本的基础上实现机组动态调频。
有文献提出一种结合虚拟惯量控制和辅助阻尼控制器的自适应控制方案，以解决风电并网系统中的系统惯性和阻尼不足的问题，抑制风电并网的频率振荡。有文献提出一种模糊逻辑驱动的自适应虚拟惯量控制方法，根据电网实时偏差和变化趋势自动调整虚拟惯量，用以维持电压和频率的稳定，同时结合不同惯量大小的优势，显著提升了系统在各种运行模式下的动态响应能力。有文献提出基于移动功率跟踪曲线的虚拟惯量控制策略，通过调整风机工作点，从最大功率跟踪曲线转移到虚拟惯性控制曲线，以释放额外的动能，从而增强电网的惯性并改善高风电渗透电网的动态频率响应。
VSG控制是指在变流器控制算法中引入同步机的数学模型，利用这种方法实现的并网设备具有惯性、阻尼、有功调频等同步机的运行特性。有文献基于传统虚拟同步机控制策略，利用力学原理证明了虚拟同步机的实时可变性并设计了自适应惯量综合控制算法，可对风电机组实现虚拟惯量与虚拟阻尼控制。有文献分析各参数对输出特性的影响，在虚拟同步机控制基础上结合转动惯量与阻尼系数控制，仿真表明其具有快速调频性与稳定性。风电机组频率控制的优缺点见表6。
目前，关于风电的运维策略主要包括事后维护、定期维护、状态维护和混合维护四种，其中事后维护是指在风机出现故障之后才进行维修，可以减少维修次数和费用，但由于可达性、气候等限制，使得维修延迟和停机时间变得更长，经济效益不高。定期维护无论风机状态如何，均按照预先规定的时间周期进行维护。定期维护的维护周期过短则存在过度维护的问题，增加运维成本；周期过长可能会发生停机故障，造成发电量的损失。状态维护是基于状态监测、故障诊断以及寿命预测制定维护方案。
有文献计入部件成组时由于提前或延迟维护的损失，以维护总费用最小为目标、日维护时长为约束，建立了基于状态自适应评估的海上风电机组预防性维护模型。有文献结合后续维护周期内风速预测结果，构建了以单个维护周期内维护成本最小为目标、以海上有限维护时间与可及性为约束的海上风电场短期预防性维护决策模型。混合维护优势在于风机组件失效规律与维修要求存在差异，使得单个维修策略难以实现总体维修成本最低，同时对其余未到维护期的设备进行维护则会降低运维成本。
随着大数据时代的来临，研究新型智能监控系统，通过集控中心采集与处理现场运行数据，实现场站无人值守。欧洲关于风力发电的研究较早，风机制造商旗下的风电机组均配备有较为完整的数据采集与监视控制系统（Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA）或状态监测系统（Content Management System, CMS）可实现对风机的状态监测、数据采集与远程控制等。美国通用电气公司推出数字化风电场，其核心在于建立风电机组数字化模型，结合收集的运行数据制定维修方案，在合适时机进行定期维护。
对于风电机群运维优化主要涉及风电场的操作要求及其对可用性和人员操作的影响，主要包括风电机群的可达性、运维资源的配置以及天气预报的准确性。有文献提出基于故障分析的风电机组不同组件的最佳运维策略，通过故障分析为不同的风机组件选择最佳维护策略，并利用现场数据库优化可用性选择最佳的维护策略。有文献提出一种多部件系统的动态维护分组方法，结合滚动视界和优化算法，以实现在可达性约束和有限维修人员条件下的最佳维护规划。
有文献提出了以随机天气和备件管理为考虑因素的风电机群机会性维护策略，通过马尔科夫链模型生成风速时间序列，并根据天气限制得出维护等待时间，能够降低运营和维护成本。有文献提出一种统一的基于状态的维护和运营调度方法，以确定多个风电场运维的最佳决策，可显著提升风电场的运维资源可用性和市场收益，降低维护成本。有文献提出了一种基于数字孪生的海上风电场运维框架，构建了海上风电场全生命周期内复杂环境的动态虚拟模型，并将运维人员安全和环境保护纳入运维规划以得出最优运维策略。
有文献通过协调各机组的有功和无功功率输出，对双馈风电场内尾流损失和电气损耗进行联合优化，最大程度地提高了风电场输出的有功功率；有文献提出一种单机的稳定偏航控制方法，并通过差分算法计算各机组的偏航角设定值，实现风电机群功率出力的协同优化；有文献提出一种偏航尾流模型并使用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）数据对参数进行拟合，再使用博弈算法对各机组的偏航角和轴向诱导因子进行联合优化，提高了整体发电量。
此外，在功率提升与载荷抑制之间的权衡也得到了许多研究者的关注，有文献提出一种基于两自由度控制的风机模型，并进一步提出了一种无尾流模型的风电场增效控制方法，在尾流环境下验证了所提方法在疲劳载荷抑制与功率提升上的效果；有文献通过尾流有向图的修剪算法对大规模风电机群进行分区，提出一种分散式的风电机群优化控制方法，在典型工况下整体功率提升4.9%、疲劳载荷降低4.5%。然而功率提升与疲劳载荷降低是两个相互冲突的优化目标，现有研究通常简单地赋予两个不同的权重来实现优化的侧重，缺乏数学上的分析，难以实现理论上的最优控制。
此外，为了刻画尾流效应在风电机群内的分布特性，并在大规模风电机群的优化控制中使用，对如何开发适用于工程应用的尾流模型进行了许多研究，可分为数值尾流模型和工程尾流模型两大类。数值尾流模型主要采用计算流体力学等方法，通过构建二维纳维-斯托克斯方程得到相对精确的尾流动态特性，例如美国国家能源实验室开发的高精度风电场模拟器高精度风电场模拟器（Simulator of Wind Farm Applications, SOWFA）、德国汉诺威莱布尼茨大学开发的并行大涡模拟模型（Parallelized Large-eddy simulation Model, PALM）等。
有文献基于大涡模拟方法，考虑不同叶片桨距角大型风力机体系表面流场信息和气动力分布模式进行模拟，并与规范及实测结果进行对比验证大涡模拟的有效性。有文献使用非稳态雷诺平均纳维-斯托克斯（Navier-Stokes, NS）方法研究了风机在静态和动态偏航条件下的气动特性。CFD方法可以得到风电机组尾流场中的详细信息，准确模拟复杂的湍流流动对机组尾流特性的影响，但需要耗费极高的计算资源，无法在实际工程中应用。
在上网电价结算方面，风电售电采用的是统一标杆的电价，没有考虑到风电出力时的不确定性和波动性给电力系统带来的平衡成本。有文献提出一种结合中长期电量交易和风力发电参与的电力市场日前交易与结算机制，针对风力发电的不确定性问题，引入多概率场景分析方法，并开发了一个同时考虑日前电量交易和备用需求的联合优化模型。有文献引入反映风电预测的不准确和变化对电力系统运营成本影响的调整因子，形成以风电调整价格为基础的日前电力市场再平衡模型。在日前电力市场的出清过程中，还需将碳排放成本纳入发电成本中，使得风电在电力市场竞争中更具优势。
有文献建立了绿证交易（Green Certificate Trading, GCT）和碳交易（Carbon Emission Trading, CET）机制，并结合这两种机制，通过评估新能源发电的碳减排效果，激励系统增加新能源吸纳，降低碳排放，减少综合成本，并降低风电弃用率。未来的研究重点可聚焦于完善电力市场体系、推动风电参与电力现货市场和辅助服务市场。其次通过电压控制等技术创新提高风电机发电效率，降低运营成本，提高风电的市场竞争力，同时研究建立更为精确的风电售电预测模型，考虑多种影响因素，如天气、政策变化等。最后可以探索市场机制在风电售电中的应用，如绿色证书交易、碳交易等。
（1）针对风机关键部件的故障诊断与可靠性研究方法普遍存在灵敏度和准确性低、可预测时间范围小、实时性差等问题，且多数研究方法过于依靠专家经验，主观性较强；由于风电机组在服役过程中长期处于运行状态，导致SCADA数据中故障数据相较于正常数据存储量少且密度低，如何快速、有效地提取关键部件的故障特征是亟待解决的问题；在针对关键部件的故障诊断与可靠性研究相关方法领域尚缺乏针对性研究，将关键部件的故障诊断与可靠性研究与风电机群的运维系统高度结合技术仍需深入研究，以满足提升风电机组全寿命周期服役质量的需求，此外现有技术在实时性方面的表现一般，无法满足快速故障响应的需求。
风电机组关键部件的故障诊断与可靠性是提高大规模风电机群服役质量的主要研究方向之一，未来的研究方向应着重开发更为精确和高效的故障诊断技术，包括利用机器学习和人工智能技术来提高故障特征的自动提取能力，以及构建更为复杂的模型来处理数据不平衡问题。同时，研究应关注提高系统的实时监控和响应能力，确保能够在故障发生的初期阶段迅速作出反应。此外，需要开发更为综合的故障诊断与可靠性评估工具，这些工具不仅能够预测故障，还能够评估故障对风电机组整体性能和寿命的影响。通过这些研究，可以为风电场运营商提供更为全面和深入的故障管理策略，从而提高风电机组的运行效率和可靠性。
（2）目前大多数针对风电机组健康度评估的研究方法未综合考虑风电机组的不同运行工况，受气象、气候、地理位置和控制策略等因素的影响，均会造成健康指标值的变化，从而降低健康评估的可靠性；风机防腐问题同样严峻，尤其是海上风机，盐雾、湿度等环境因素加速了材料的腐蚀过程，降低了结构的耐久性，这不仅增加了维护成本，还缩短了风机的使用寿命，影响了风电场的整体运行效率；风机由于其高大的结构，易成为雷电的击中目标，而现有的防雷系统可能无法完全适应各种复杂气象条件，导致雷击事件频发，同时还缺乏对雷电先导的物理机理和影响因素的深入研究。
此外电压控制策略的参数整定常依赖经验，缺乏对风电机群动态行为的深入理解，限制了控制策略的优化。电网规范和标准对风电机群的电压控制提出了更高要求，而现有控制策略在满足这些要求的同时要保证经济性和操作简便性存在困难。风电机组参与电网调频的能力受到运行特性和控制策略局限性的限制，调频响应需要快速且精确，但风速变化和机械结构限制了其实际响应速度和调节精度。频繁的调频指令可能对关键部件造成额外的机械负荷，加速部件磨损，缩短服役寿命。现有的调频控制策略多依赖模型预测和经验设定，缺乏对风电机组实际运行状态的实时优化。
未来的研究应聚焦于开发更加灵活和响应迅速的运维策略，以适应不同风电场的特定需求和环境条件。此外还需开发和应用无人巡检技术，如无人机巡查和机器人自动化检测系统，以减少对运维人员的依赖，提高运维效率和安全性。此外单一的运维模式往往难以平衡可靠性和经济性，因此发展混合运维策略，结合定期巡检、状态监测和预测性维护等多种方法，将成为提高风电场运维效率的关键。通过这些研究，可以显著提升风电机组的服役质量和风电场的整体运行效率，降低运维成本，提高风机的服役质量。
未来的研究方向应聚焦于优化尾流控制技术，以提高风电场的能量利用效率和保障风机的长期稳定运行。主要为利用计算流体动力学和大数据分析方法，对风电场内的流动特性进行深入研究，建立更为精确的尾流模型。同时需要探索新的尾流控制策略，如通过优化风机布局、调整桨叶角度和转速等手段，来减轻尾流效应的负面影响。此外研究还应关注智能控制技术的应用，如利用机器学习算法对风电场的运行数据进行实时分析，实现尾流控制的自适应调整，从而提高风电机群的服役质量。
随着装机量的增长，冲击风况、极端海况等复杂自然条件及电网故障工况给风电服役质量调控带来诸多挑战，研究大规模风电机群服役质量的动态调控方法对于保证风电机群的安全高效运行具有重要意义。为此，本文紧密围绕国家新能源发展重大战略需求，针对大规模风电机群服役质量调控方法，从关键部件-风电机组-风电机群三个层面对风电机群服役质量的调控策略进行了深入分析，归纳总结了当前常见影响风电机群服役质量的调控策略，并指出了风电机群服役质量调控的发展趋势以及面临的挑战，为大规模风电机群服役质量的提升提供可借鉴的思路。
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