1. 本选题研究的目的及意义
随着全球气候变化和能源需求的不断增长，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，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发电机组安全稳定运行的重要因素之一。
叶片结冰会导致一系列问题，如降低发电效率、增加叶片负荷、影响机组运行稳定性甚至导致事故发生，造成巨大的经济损失。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对风力发电机叶片结冰预测进行了大量的研究，取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在风力发电机叶片结冰预测方面主要集中在结冰机理、预测模型和预警系统等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.风力发电机叶片结冰机理分析：-分析叶片结冰的类型、过程和影响因素，为结冰预测模型的构建提供理论依据。
-研究不同气象条件下叶片结冰的特征，为模型训练提供数据支持。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数据挖掘和实验验证相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：-深入研究风力发电机叶片结冰机理，分析结冰类型、过程、影响因素等，为模型构建提供理论基础。
-调研国内外相关研究成果，了解数据挖掘技术在叶片结冰预测中的应用现状，为研究方案设计提供参考。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多源数据融合：-综合利用气象数据和叶片状态数据，构建多源数据融合模型，以提高叶片结冰预测的精度。
2.深度学习算法应用：-引入深度学习算法，例如递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，以提高模型对时间序列数据的处理能力，更好地捕捉叶片结冰的动态变化过程。
3.系统优化设计：-针对叶片结冰预测的实际需求，对系统进行优化设计，例如采用分布式计算框架提高系统效率，设计友好的用户界面方便用户操作等。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘吉. 风力机叶片覆冰及其防/除冰技术研究进展[J]. 可再生能源, 2020, 38(08): 1185-1194.
2. 孙涛, 王伟胜, 邓武, 等. 基于深度学习的风力机叶片覆冰预测模型[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(03): 163-170.
3. 陈家瑞, 王政, 陈勇, 等. 基于梯度提升决策树的风电场短期覆冰预测[J]. 太阳能学报, 2021, 42(12): 4752-4760.
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