1、“.....而非线性相关性参数略有减小。原因在于本文在生成时间序列时，使用与风载荷联系更紧密的代替风速。此外，从风力机子系统中挑选出受风速影响更大的机械系统。表相关系数对比利用回归分析评估模型计算结果的精度，根据文献与本文方法的预测结果分别绘制残差图，如图所示。图文献与本文方法的风力机可靠性方法残差图利用残差图可以看出数据残差距离零界环境温度计算得到，具体计算过程见文献。温度循环因子的计算温度循环因子表示温度循环对电力电子元件故障率的影响，计算公式为公式式中，所研究状态的时间温度循环次数循环温度幅值电路板最大温度。不同的元件，和都不同。本节所有参数计算过程和参数获得方法均可参见文献，。机械系统可靠性建模风力机的机械系统包括偏航系统发电机桨叶叶片刹车机构液压装臵塔基传动链传感器和轮毂等子系统。这些部件的工作状况与风速大小密切相关。风速越快，风力机受到的风载荷越大......”。

2、“.....因此风电机组机械系统故障率与风速之间存在定相关性关系。本节通过函数分析风力机机械系统故障率与风速之间的关系。计及运行环境影响的风电机组可靠性精确建模方法探究电机论文。图与机械系统故障率相关性散靠性模型，可更准确地评估风力机在不同环境下的故障率情况。参考文献杨苏，袁越，陆丹，等基于风速负荷联合状态的发输电系统可靠性评估研究可再生能源，吴林伟，张建华，刘若溪考虑风电机组故障的风电场可靠性模型及其应用电力系统自动化，蒋程，张建华，刘先正，等计及运行工况的风电机组停运模型电力系统保护与控制，蒋程，刘文霞，张建华，等含风电接入的发输电系统风险评估电工技术学报，陈凡，卫志农，张小莲，等计入风速与风电机组故障相关性的风电场可靠性建模及其应用中国电机工程学报，曾军，陈艳峰，杨苹，等大型风力发电机组故障诊断综述电网技术，杨珍贵，周雒维，杜雄......”。

3、“.....何禹清，彭建春，孙芊考虑风电能量随机性的配电网可靠性快速评估中国电机工程学报，卢锦玲，於慧计及运行环境影响的风电机组可靠性精确建模方法探究电机论文系，因此首先与本文机械系统故障率所建模型的相关性参数比较如下由表可知，使用文献方法得到的风速与风力机整机故障率的线性相关性参数小于本文方法得到的线性相关性参数，而非线性相关性参数略有减小。原因在于本文在生成时间序列时，使用与风载荷联系更紧密的代替风速。此外，从风力机子系统中挑选出受风速影响更大的机械系统。表相关系数对比利用回归分析评估模型计算结果的精度，根据文献与本文方法的预测结果分别绘制残差图，如图所示。图文献与本文方法的风力机可靠性方法残差图利用残差图可以看出数据残差距离零点的距离，而若残差的臵信区间包含零点，则说明预测数据可以很好地反映原始数据......”。

4、“.....从图图可知种方法都显示月份预测数据为异常数据，原因是该风电场月份安排进行每年的定期维护，影响了风力机故障监测情况。而在剔除月份数据后，种方法拟合统可靠性模型控制系统为风力机的控制装臵，由于其受外界环境影响较小，使用控制系统的平均故障率建立控制系统可靠性模型。将上述种系统故障率相加即为风力机的整机故障率，与平均故障率模型和现有文献所提方法相比较后发现，本文所提方法计算精度更高。由于修复时间相对于风力机运行时间非常小，在计算风力机故障率时可忽略修复时间对故障率的影响。最后，使用山西省电力公司电力科学研究院从山西风场搜集的年风速与温度数据，结合当地风电场同时间段内台风力机停运情况进行算例分析。图与机械系统故障率相关性散点图根据风电场年每个月的情况，挑选每个月对应的样本组成年的风力机机械系统故障率样本，重复次，取每月故障率平均值后如图实线所示......”。

5、“.....风力机的故障率将机械系统平均故障率电力电子系统故障率控制系统故障率这项加和性模型过于简单，传统风电场可靠性建模时多取平均故障率为风力机的故障率，然而多变且恶劣的运行环境会对风力机故障率产生较大影响，平均故障率并不能很好地描述风电机组的故障情况，所以有必要深入研究风电机组可靠性问题。传统风力机故障率是统计段时间内风力机故障的状况，而后加权平均得到的。由于风力机运行环境恶劣且多变，不同的运行环境对风电机组故障率影响的差异较大。即便是同风电场的风力机在不同时间段内的故障率也不相同，如果使用传统方法所得的平均故障率可能导致评估误差较大。文献，在建立风电机组的两状态模型时，使用平均故障率作为风力机的故障率。文献，虽然考虑了风速对风力机故障率的影响，但其假定风力机故障率与风速的次方成正比，此种假定是否正确有待验证......”。

6、“.....却未考虑风速对风电机组子系统的影响。确定函数在传统的函数建立中，使用参数分布法确定风速与机械系统故障率边缘分布模型。然而，参数分布确定的分布函数很难准确反映实际样本的分布情况，而非参数核密度法无需事先确定分布函数的类型，可直接反映样本的分布情况，更加精准。假设得到组观测值，设为变量的概率密度函数，则对应的非参数核密度估计为公式式中，样本容量带宽∙核函数。确定与机械子系统故障率边缘分布后，可以建立种常用待选函数模型，使用最大似然估计法计算函数模型的未知参数。在确定最合适的模型时，本文通过计算经验与待选函数之间的平方欧式距离法进行选择，欧式距离越小说明拟合度越高。计及运行环境影响的风电机组可靠性精确建模方法探究电机论文。摘要根据风力机子系子系统故障率利用式式得到变流器故障率与风速和环境温度的关系如图所示......”。

7、“.....原因是月份风速与温度均较高。而在月份和月份，虽然风速较高但环境温度却较低，所以故障率并不是最高的。同样地，月份虽然环境温度较高，风速却小，故障率也不是最高。计及运行环境影响的风电机组可靠性精确建模方法探究电机论文。图风速与的关系故障率时间序列第个月机械子系统故障率计算公式为公式式中，时间内的故障次数所统计的风力机总数。利用式可计算每个月风力机机械子系统的故障率。当风电场风力机足够多搜集的数据足够时，可利用函数分析每个机械子系统与风速的相关性关系。但单个机械子系统故障率太小，若风电场风力机不够多搜集数据不够，将难以进行数据分析，最终得到的结果并不定准确，这种情对应的非参数核密度估计为公式式中，样本容量带宽∙核函数。确定与机械子系统故障率边缘分布后，可以建立种常用待选函数模型，使用最大似然估计法计算函数模型的未知参数。在确定最合适的模型时......”。

8、“.....欧式距离越小说明拟合度越高。图风速与的关系故障率时间序列第个月机械子系统故障率计算公式为公式式中，时间内的故障次数所统计的风力机总数。利用式可计算每个月风力机机械子系统的故障率。当风电场风力机足够多搜集的数据足够时，可利用函数分析每个机械子系统与风速的相关性关系。但单个机械子系统故障率太小，若风电场风力机不够多搜集数据不够，将难以进行数据分析，最终得到的结果并不定准确，这种情况可将轮毂变流器发电机齿轮箱变桨偏航系统以及控制系统等。对可靠性建模而言，这些子系统是简单的串联关系，即任何个子系统的故障都将引起风电机组的停运。由于不同子系统发生故障的原因不同，只用种方法难以评估所有子系统的可靠性，不同的子系统需要适合自己特性的可靠性建模方法。因此，本文根据运行环境对风力机子系统的影响将其分成电力电子系统机械系统与控制系统个部分......”。

9、“.....且运行环境重点考虑风速和温度，忽略湿度盐雾等因素的影响。电力电子系统为风力机变流器，这个部分包含大量极管等电力电子元件，本文采用提供的电力元件可靠性分析方法建立电力电子系统可靠性模型机械系统包含受风速影响较大的子系统，利用函数分析风速与机械系统故障率的关系，建立机械系统可靠性模型控制系统为风力机系统机械系统和控制系统个部分，考虑风速与温度分别对这个部分的影响，提出计及运行环境影响的风电机组可靠性精确建模方法。为考虑机械系统故障率与风速之间的非线性相关性，该文引入函数进行分析，并利用函数生成相关性样本，从而建立机械系统可靠性模型。根据山西风场实际风速与温度数据，以永磁直驱同步风电机组为例，分析不同月份中不同风速与温度情况下风电机组的故障率情况。研究结果表明，使用该文所提方法可得到风速环境温度与风力机故障率之间的定量关系......”。