一、研究目标
利用多源信息处理、概率统计、深度学习、大模型与先进控制理论，提升区域内风电集群运行安全性、经济性与并网友好性。
二、研究内容
（1）风电集群多维状态建模与一体化管控
（2）长柔叶片内外声纹在线监测与故障预警
（3）双馈式发电机电流信号监测与异常识别
（4）塔筒模态智能监测与异常识别
（5）叶根螺栓应力分布与异常识别
（6）传动链多源信息同步监测与自动诊断
（7）变桨传动系统多源信息同步监测与诊断
（8）风电集群健康状态与运行能效综合评估
（9）风电机组短期/超短期功率预测
（10）考虑机组状态的风电集群一次调频与惯量控制策略
（11）考虑部件剩余寿命的备品备件管理优化
三、研究亮点
风电组的科研方向，源于实践。我们始终面向行业，服务国家“双碳”战略、能源强国战略，形成了具有系统性的科研方向（监测-预警-诊断-评估-控制-管理优化）。
图1 现场实践
在学生培养方面，形成了联合行业专家-校外导师的集体培养新模式，使学生在硬件、软件、科研能力、沟通能力和团结协作等方面综合提升。
四、成果及应用情况
近十年来，团队在状态监测、预警诊断、性能评估以及运行控制等相关领域进行了持续研究，其中，国家级项目1项，省部级4项，工程应用类10余项，具有丰富的理论基础与实践经验。相关成果在国内外权威期刊（机械工程学报、中国电机工程学报、振动工程学报、仪器仪表学报、Energy、MSSP、TIM、MST等）上发表，授权发明专利20余项。
在技术产出方面，开发了国产化整机CMS，形成了自主可控的区域级风电集群一体化管控技术，并在新疆、吉林、河北、天津、贵州等新能源场站投运。
五、集体科研
本实验室由课题组与国能智深、国电电力共建，在实验室环境下还原新能源场站一体化管控系统，为团队在风电集群智能管控软硬件开发、算法调试和日常科研提供重要的数据支撑和平台支撑。
近年来，团队围绕新能源发电装备智能监测与电网协同优化领域开展了一系列工程示范与技术攻关，完成多项现场落地应用项目，形成了系列成熟技术成果与工程应用案例，相关技术成效显著，并在国内外学术交流中得到充分展示与推广。
