世界能源危机加深,自然环境逐渐恶化,社会对清洁能源的需求日益增加。风力资源作为一种取之不尽且无污染的新能源,逐渐成为电力领域内的重要角色。近年来,风电技术的不断进步和产业发展日趋成熟,导致风电机组的最大风力装机容量以及内部结构的设计复杂程度也逐渐得到提高,但是,作为以电力机械结构为主的复合型系统,风电系统内部的磨损、退化和故障等问题也急需解决。与此同时,维护过程中因维护管理过度而导致的“过维护”现象也会影响风电系统的正常运行,进而使得电厂出现安全问题和经济收益下降等现象,所以风电厂拥有一套切合风力发电特性的维护方案成为其持续发展的必要条件。针对风力发电系统的运维特点,本文建立了以非齐次泊松分布为可靠性理论和以马尔可夫决策过程为控制理论的多子系统动态维护模型和考虑相关性的成组维护模型。首先,本文对风力发电系统的维护策略的研究背景和研究必要性做了分析;对研究所涉及的理论知识、控制技术等信息做了相关的研究现状介绍,主要包含:（1）动态维护、（2）马尔可夫理论、（3）状态维护理论、（4）成组维修理论;阐明了本文的研究目标和研究意义,为论文后续研究的开展奠定基础。其次,本文介绍了风力发电系统各部分的结构以及相应的功能、重要性;介绍了可靠性分析和维修理论的相关成果以及探讨结果;罗列并剖析了学术研究中常用的维护模型:（1）完全维护模型、（2）不完全维护模型、（3）最小维护模型;分析了风力发电系统内各子系统的历史故障数据,建立了多子系统的风电系统的故障率函数和可靠度函数模型。第三,本文以马尔可夫决策过程的科学原理为基本理论,总结了该理论在设备维护和生产调度领域的广泛应用。在该部分,本文首先分析了马尔可夫模型的动态特征,其次本文评估了动态维护策略研究中采用马氏模型的可行性;本文又以经济效益作为目标,综合全面地梳理了风力发电系统维护过程中,子系统状态转变的随机波动性和维护方案选取的灵活适应性,建立了基于马尔可夫模型和非齐次泊松理论的动态维护抉择策略的数学架构。第四,本文采用了兼顾模拟退火算法和粒子群算法特征的算法求解动态维护模型,以验证该模型的可行性。这部分以风电系统的九个子系统为例,运用算法求解出风力发电系统的动态维护方案。实验结果表明:相比风电厂现行的维护策略,动态维护策略能创造更大经济效益和保障更高的可靠性。最后,基于前文所得的动态维护数学模型,本文又利用其结果——动态维护时刻和维护动作序列,建立了一套基于滚动时间窗口的考虑相关性的成组维护模型。该模型考虑了经济相关性、结构相关性,且以最小化维护成本为目标,针对频繁出现的维护问题做出了相应调整。随后,本文以MATLAB软件为仿真平台求解了该成组维护模型,并添加了各子系统的相关参数,仿真结果获得了较大的成本节省量和维护时间节省量,可以为风力发电企业的维护计划提供参考。