近年来,风电产业快速发展,已经成为解决世界能源问题不可或缺的重要力量,正朝着大容量、高质量的方向发展。随着机组容量的增大,出现了风力发电机组齿轮箱、主轴、偏航、发电机等系统的故障,甚至出现塔架倒塌事故。这些故障的发生对机组的正常运行、发电质量及发电量均造成很大影响,带来巨大经济损失。以往的定期维修体制已无法满足保障机组安全可靠经济运行的要求,开展状态维修是未来的发展趋势。可靠性评价技术是开展状态维修的重要基础,只有详细地掌握设备的实时状态,才可根据设备功能状态进行故障预警、故障诊断和寿命预测等。传统的可靠性分析技术不能对机组的实时可靠性的定量分析,无法满足状态维修的要求。本课题对风电机组设备实时可靠性评价和预测方法展开研究,建立风电设备实时可靠性分析模型,做到对可靠性能下降设备的提前预警,防止故障的发生。第二章主要以实时监测参数的运行偏差度来衡量实时可靠性,建立了分析模型,并采用主成份分析法消除多监测参数之间的相关性,使计算结果更准确。同时建立了可靠性趋势预测模型,通过对各方法的分析对比,确定了二次指数平滑预测的方法,预测机组短期运行状态的变化,为实时可靠性评价的准确性提供支持。然后根据风电机组的特点,对风电机组进行分析建模,采用层次分析原理对风电机组进行系统划分,采用灰色层次分析法对各个设备的重要度进行分析确定,结合第二章提出的方法模型,逐层对风电机组的实时可靠性进行分析预测,较为准确的评价风电机组的实时可靠性状态,并预测其短期的可靠性变化趋势,从而及时发现设备的状态恶化情况,提前采取相应措施,减少甚至避免重大事故的发生,为机组的安全、高效、可靠的运行提供支持。最后对本文的研究内容进行总结,并提出今后的研究方向建议。