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基于数据挖掘技术的风力发电机组故障智能诊断与预测研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在全球能源转型的大背景下，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，正逐渐在能源领域占据重要地位。随着技术的不断进步和成本的逐渐降低，风力发电的装机容量在全球范围内持续快速增长。国际能源署（IEA）的数据显示，过去十年间，全球风力发电装机容量年复合增长率超过10%，为应对全球气候变化和能源危机做出了积极贡献。风力发电具有显著的环保优势，其在运行过程中几乎不产生温室气体排放，与传统的化石能源发电相比，可有效减少二氧化碳、二氧化硫等污染物的排放，对于缓解全球变暖、改善空气质量具有重要意义。同时，风能作为一种取之
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