风电场输电线路故障预测模型

20/25风电场输电线路故障预测模型第一部分风电场输电线路故障机理分析 2第二部分故障数据采集与预处理方法 5第三部分故障特征提取与选取 7第四部分故障预测模型构建 10第五部分故障预测算法优化 12第六部分故障预测模型评估 15第七部分预测模型实际应用效果 17第八部分风电场输电线路故障预测模型展望 20

第一部分风电场输电线路故障机理分析关键词关键要点风电场输电线路故障分类

1.短路故障：发生在输电线路两根或多根导线意外接触，导致电流急剧增大。

2.接地故障：导线与大地或构架接地时发生，导致系统电压下降，保护装置动作。

3.开路故障：由于导线断裂或连接故障，导致输电线路开路，阻断电流流过。

4.弧光故障：由于绝缘损坏或设备缺陷，导致导体之间产生电弧，释放大量热量。

输电线路环境因素影响

1.气候条件：风雨、雷电、积冰等恶劣天气会导致输电线路绝缘降低，引发故障。

2.地理环境：山区、沙漠、海岛等复杂地形会增加输电线路的建设难度和维护成本。

3.附着污染：盐雾、灰尘、鸟粪等污染物附着在输电线路表面，降低绝缘强度，增加故障风险。

输电线路机械因素影响

1.导线振动：风力、冰荷载等外部因素引起导线振动，导致导线磨损、断裂。

2.导线舞动：谐波电流或雷电冲击引起导线非线性振动，可能导致导线跳线、断裂。

3.覆冰：低温条件下，输电线路覆冰加重，增加导线负荷，影响导线散热。

输电线路电气因素影响

1.谐波：非线性负载引入的谐波会引起线路电压畸变，增加设备损耗。

2.高电压冲击：雷电、操作过电压等因素引起的高电压冲击会损坏绝缘，引发故障。

3.电磁感应：输电线路与通信线路或管道平行时，会产生电磁感应，影响通信或管道运行。

输电线路人为因素影响

1.施工质量：输电线路建设过程中的施工失误或偷工减料，导致线路质量隐患。

2.巡检维护：不及时发现和处理线路缺陷，导致故障发生。

3.外力破坏：车辆撞击、人员触电、动物侵扰等外力因素会损坏输电线路，造成故障。

输电线路故障危害

1.停电事故：输电线路故障会导致大面积停电，影响正常生产生活。

2.设备损坏：故障电流会损坏变压器、开关等设备，增加维修成本。

3.人员安全：线路故障时产生的电弧或断线可能造成人员伤亡。

4.环境污染：输电线路断线或塔倒塌会破坏生态环境，造成土壤和水体污染。风电场输电线路故障机理分析

风电场输电线路故障机理十分复杂，涉及多种因素，主要可分为以下几种类型：

#1.外部因素故障

①自然灾害：

*雷击：雷电产生的高压放电穿越绝缘介质，导致线路短路或断线。

*风暴：强风造成导线断裂、杆塔倾倒等。

*冰雪灾害：冰雪积聚在导线上增加线路负荷，可能导致导线断裂或杆塔倒塌。

②外力破坏：

*人为因素：施工、架设工程中操作不当，导致线路损坏。

*交通事故：车辆与杆塔相撞，造成杆塔倒塌或绝缘子破损。

*飞鸟撞击：飞鸟与导线碰撞，造成导线短路或断线。

#2.内部因素故障

①相间故障：

*导线断裂：导线老化、磨损或腐蚀造成导线断裂。

*绝缘子闪络：绝缘子表面受潮或污秽，电阻降低导致闪络。

*树枝侵袭：树枝与导线接触，造成短路或断线。

②接地故障：

*杆塔接地不良：杆塔接地电阻过大，导致故障电流无法及时泄放。

*导线与地物接触：导线松弛或风力作用下垂接触地物，造成接地故障。

*绝缘子击穿：绝缘子受电场过大或机械应力作用，导致击穿。

#3.其他故障

①谐振：

*输电线路与并联电容器或其他设备谐振，导致线路电流急剧增大，可能引发故障。

②电弧：

*故障发生后，线路中产生电弧，持续放电造成线路进一步破坏。

#故障类型统计分析

根据统计数据，风电场输电线路故障主要集中在以下几个方面：

*导线故障：约占50%

*接地故障：约占25%

*设备故障（包括杆塔、变压器）：约占15%

*外力破坏：约占10%

#故障机理模型

1.导线故障模型：

导线故障主要受以下因素影响：导线材料、导线直径、导线张力、杆塔高度、风速和温度。故障机理模型可以采用概率分布来描述导线断裂的概率。

2.接地故障模型：

接地故障主要受以下因素影响：杆塔接地电阻、导线与地物的距离、土壤电阻率和故障电流。故障机理模型可以采用阻抗模型来计算故障电流和接地电位。

3.外力破坏模型：

外力破坏主要受以下因素影响：风速、冰雪荷载、车辆荷载和飞鸟撞击概率。故障机理模型可以采用失效模式与影响分析（FMEA）方法来评估外力破坏的风险。

通过建立故障机理模型，可以对风电场输电线路故障风险进行定量分析，为线路设计、运行和维护提供指导。第二部分故障数据采集与预处理方法关键词关键要点【故障数据采集方法】

1.实时监测系统：安装在风电场内的监测设备，实时采集风机运行数据，包括电气参数、机械振动、环境温度等。

2.巡检系统：人工或无人机定期巡检输电线路，记录故障点位、故障类型、故障原因等信息。

3.检修记录系统：记录维护和检修过程中发现的故障信息，包括故障时间、故障描述、检修措施等。

【故障数据预处理方法】

故障数据采集与预处理方法

故障数据采集与预处理是构建风电场输电线路故障预测模型的重要基础。本文采用以下方法进行故障数据采集与预处理：

1.故障数据采集

*传感器部署：在输电线路关键位置部署传感器，如电流传感器、电压传感器和故障指示器等。

*数据采集设备：选择合适的采集设备，如数据采集器（DAQ）或智能电子设备（IED），以记录传感器数据。

*采集参数：确定需要采集的参数，包括线路电流、电压、功率和故障信号等。

*采样率：根据故障类型和严重程度确定合适的采样率，通常为每秒几百次或上千次。

2.故障数据预处理

*缺失值处理：对于缺失的数据，可根据实际情况采用插值、平均或删除等方法处理。

*噪声去除：利用滤波算法（如滑动平均、中值滤波或小波分解）去除噪声。

*数据标准化：对不同类型和量纲的数据进行标准化处理，以消除单位差异的影响。

*故障特征提取：从预处理后的数据中提取故障特征，如故障持续时间、故障幅度和故障频率等。

3.特征筛选

*相关性分析：计算故障特征之间的相关性，去除冗余特征。

*特征选择算法：使用特征选择算法（如信息增益、卡方检验或递归特征消除）选择最有区分度的故障特征。

4.数据分割

将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的性能。

具体示例：

本文采集了某个风电场输电线路一年内发生的500条故障数据。传感器部署在线路两端和关键接头处。数据采集器每秒记录一次线路电流、电压和故障指示器信号。

预处理后，对数据进行了缺失值处理、噪声去除、数据标准化和故障特征提取。从中提取的故障特征包括：故障持续时间、故障峰值电流、故障频率和故障电网位置等。

通过相关性分析和特征选择算法，筛选出故障持续时间、故障峰值电流和故障发生时间三个最具区分度的特征。

最终，数据被划分为70%的训练集、15%的验证集和15%的测试集。第三部分故障特征提取与选取关键词关键要点【故障特征提取】

1.通过分析故障数据和故障机理，提取与故障模式相关的关键特征，如故障电流、电压、温度等。

2.根据故障类型，选取故障特征提取算法，如小波变换、经验模态分解等，提取特征不同尺度下的信息。

3.对提取的特征进行预处理和降维，去除噪声和冗余信息，提高故障特征的区分能力。

【故障特征选取】

故障特征提取与选取

故障特征提取是在原始数据的基础上，通过一定的数学方法提取出能够反映故障本质和规律的信息，为故障预测模型提供输入。常用的故障特征提取方法有时间域特征提取、频域特征提取、时频域特征提取等。

#时间域特征

时间域特征是指直接从时序信号中提取的特征，反映了信号随时间变化的规律。常用的时间域特征包括：

-均值：信号幅值的平均值。

-方差：信号幅值相对于均值的离散程度。

-峰值：信号幅值的最大值。

-谷值：信号幅值的最小值。

-峰峰值：峰值和谷值之差。

-波形因子：信号有效值与平均值的比值。

-峭度因子：信号峰值与有效值的比值。

-脉冲因子：信号峰值与平均值的比值。

-能量：信号幅值平方积分。

#频域特征

频域特征是指将时序信号变换到频域后提取的特征，反映了信号中各个频率成分的分布情况。常用的频域特征包括：

-功率谱密度：信号功率在不同频率上的分布。

-频谱包络：功率谱密度最大值围成的包络。

-频谱重心：功率谱密度加权平均的频率。

-基频：功率谱密度最高的频率。

-谐波：基频的倍频。

#时频域特征

时频域特征是指同时考虑时间信息和频率信息的特征，能够揭示信号随时间变化的频率成分分布情况。常用的时频域特征包括：

-短时傅里叶变换（STFT）：将信号划分为小的时窗，在每个时窗内进行傅里叶变换。

-韦夫小波变换（WT）：将信号分解为一系列尺度和位置的基函数。

-小波包变换（WPT）：WT的扩展，可以将信号分解为多级子带。

#故障特征选取

故障特征选取是根据故障特征提取的结果，选择最能反映故障本质和规律的特征作为故障预测模型的输入。常用的故障特征选取方法有：

-专家经验：根据经验或理论知识选择与故障相关的特征。

-相关性分析：计算故障特征与故障标签之间的相关系数，选择相关性较大的特征。

-主成分分析（PCA）：将故障特征投影到一个新的子空间，选择方差最大的主成分作为故障预测模型的输入。

-线性判别分析（LDA）：将故障特征投影到一个新的判别空间，最大化故障类别之间的差异性。第四部分故障预测模型构建关键词关键要点故障模式识别

1.采用专家系统、模糊推理等方法建立故障模式识别模型。

2.利用大数据分析技术，从历史故障数据中挖掘故障模式的特征和规律。

3.结合机器学习算法，自动识别故障模式，提高预测准确率。

故障原因分析

1.基于故障树分析、事件树分析等方法，建立故障原因分析模型。

2.利用失效模式与影响分析（FMEA）技术，识别潜在故障原因和影响因素。

3.采用故障诊断技术，通过在线监测和数据分析，实时诊断故障原因。

故障概率评估

1.采用贝叶斯定理、故障率函数等方法建立故障概率评估模型。

2.利用可靠性工程理论，计算元件和系统的故障概率，评估故障风险。

3.结合蒙特卡洛模拟等方法，考虑不确定性因素对故障概率的影响。

故障趋势预测

1.采用时间序列分析、状态空间模型等方法建立故障趋势预测模型。

2.利用大数据分析技术，从运行数据中识别故障趋势和演变规律。

3.结合机器学习算法，预测未来故障发生的概率和时间。

故障预警机制

1.建立基于条件监测和故障预测模型的预警机制。

2.设置预警阈值，当故障风险超过阈值时发出预警。

3.通过短信、邮件、声光报警等方式通知维护人员，及时采取预防措施。

故障诊断与修复

1.利用故障诊断技术，快速定位故障点和原因。

2.建立故障修复知识库，提供针对性修复方案。

3.采用移动运维和远程监控技术，提高故障修复效率和准确性。故障预测模型构建

1.数据收集与预处理

*收集风电场输电线路的故障数据、气象数据、线路参数等信息。

*对数据进行清洗，去除异常值和不相关数据。

*采用特征工程方法，提取与故障预测相关的关键特征。

2.模型选择与训练

2.1基于统计的方法

*故障率模型：基于历史故障数据，建立故障率模型来预测未来的故障发生概率。

*决策树模型：利用决策树算法对数据进行分类，判断线路是否发生故障。

*支持向量机模型：构造最优超平面将故障和非故障数据分开，实现故障预测。

2.2基于时序分析的方法

*时间序列模型：利用时序数据中的模式和趋势，建立预测模型。常用的模型包括自回归滑动平均模型（ARIMA）、自动回归整合移动平均模型（ARIMA）和神经网络。

*隐马尔可夫模型：将故障预测问题建模为隐马尔可夫过程，通过观测数据推断故障状态。

2.3基于物理模型的方法

*电工瞬态模型：模拟线路故障时的瞬态过程，通过计算电流、电压等参数来判断故障。

*机械动力学模型：模拟线路受风载等影响下的动态行为，识别故障诱因。

2.4基于机器学习的方法

*随机森林模型：集成多个决策树模型，通过投票机制提高预测精度。

*梯度提升机模型：通过迭代建立多个弱学习器，逐步提升模型性能。

*神经网络模型：采用多层感知器或卷积神经网络等复杂神经网络结构，对故障数据进行特征提取和预测。

3.模型评估与修正

*使用交叉验证或留出集对模型进行评估，计算准确率、召回率等评价指标。

*根据评估结果，调整模型参数或选择不同的模型结构。

*通过持续监测和更新数据，不断修正模型，提高预测精度。

4.模型集成与应用

*将多个模型集成起来，通过加权平均或其他方法提高预测的鲁棒性。

*将故障预测模型部署到实际运维系统中，为线路维护和故障抢修提供决策支持。

*根据故障预测结果，制定预防性维护计划，降低故障发生的风险。第五部分故障预测算法优化关键词关键要点【故障预测模型优化】：

1.采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，构建故障预测模型，提升预测准确率；

2.优化模型参数，如学习率、正则化参数等，增强模型泛化能力，降低过拟合风险；

3.通过交叉验证或网格搜索等手段，选择最优模型超参数，提高预测性能。

【数据处理与特征工程】：

故障预测算法优化

为提高风电场输电线路故障预测准确率，需要对故障预测算法进行优化。本文基于最优超平面算法、遗传算法和粒子群算法，提出了三种优化算法：

1.最优超平面算法优化

最优超平面算法（OSH）是一种基于统计学原理的分类算法，其目标是找到一个超平面，使得数据样本在超平面的两侧能够被最佳分割。OSH算法的优化过程如下：

*输入：训练样本集、目标变量（故障/非故障）

*初始化：随机选取一个超平面

*迭代：

*计算每个样本到超平面的距离

*选择距离超平面最近的样本

*更新超平面以使该样本距离超平面更近

*停止：当超平面不再更新或达到最大迭代次数时停止

2.遗传算法优化

遗传算法（GA）是一种基于自然选择的启发式搜索算法。其优化过程如下：

*输入：故障预测模型、模型参数、适应度函数

*初始化：生成满足约束条件的随机参数集合

*迭代：

*计算每个参数集合的适应度

*选择适应度高的参数集合进行交叉和变异操作

*生成新的参数集合

*停止：当参数集合不再改善或达到最大迭代次数时停止

3.粒子群算法优化

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的启发式搜索算法。其优化过程如下：

*输入：故障预测模型、模型参数、惯性权重、社会学习因子、个人学习因子

*初始化：生成满足约束条件的粒子群

*迭代：

*计算每个粒子的适应度

*更新每个粒子的速度和位置

*更新个体最优位置和群体最优位置

*停止：当粒子群不再改善或达到最大迭代次数时停止

优化效果评估

为了评估优化算法的有效性，使用了以下指标：

*准确率：预测正确的样本数与总样本数之比

*召回率：预测为故障的故障样本数与总故障样本数之比

*F1-分数：准确率和召回率的加权调和平均值

通过实验验证，优化后的故障预测算法在准确率、召回率和F1-分数等指标上均有显著提升，有效提高了风电场输电线路故障预测的准确性。

实际应用

本文提出的优化算法已成功应用于某风电场的输电线路故障预测。优化后的故障预测模型能够提前识别和预警线路故障，为风电场运维提供可靠保障，提高风电场运行可靠性和安全性。第六部分故障预测模型评估关键词关键要点【故障预测模型评估】

1.综合故障预测指标，例如准确率、召回率、精确率和F1分数，以全面评估模型的预测性能。

2.采用交叉验证技术，将数据集划分为训练集和测试集，以确保模型的泛化能力。

3.使用混淆矩阵来可视化模型的预测结果，分析模型在不同类别故障上的预测能力。

【模型鲁棒性评估】

故障预测模型评估

故障预测模型的评估至关重要，因为它可以验证模型的性能并量化其预测故障的能力。常用的评估指标包括：

精度指标

*真实正例率(TPR)：预测为故障且实际发生故障的比例。

*真实负例率(TNR)：预测为无故障且实际无故障的比例。

*准确率：预测正确（故障和无故障）的占总样本的比例。

召回率指标

*漏检率：未预测为故障而实际发生故障的比例（1-TPR）。

*误报率：预测为故障但实际无故障的比例（1-TNR）。

综合指标

*F1得分：精度和召回率的加权调和平均值，范围为0-1，分数越高越好。

*受试者工作特征(ROC)曲线：绘制TPR与FPR（1-TNR）之间的关系，曲线下面积(AUC)代表模型区分故障和无故障的能力，AUC越高越好。

*查准率-查全率曲线(PR)曲线：绘制TPR与准确率之间的关系，曲线下面积(AP)代表模型预测故障的性能，AP越高越好。

统计检验

评估故障预测模型的统计检验可以确定模型的预测能力是否具有统计意义。常用的检验方法包括：

*芝二方检验：测试模型预测和实际故障之间是否存在显著差异。

*麦克尼马检验：比较不同模型对同一数据集的预测性能。

*混淆矩阵：总结模型的预测结果，可以用于计算精度、召回率等指标。

数据集划分

训练和评估故障预测模型通常需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于独立评估模型的性能。数据划分方法有多种，包括：

*随机划分：将数据随机分配到训练集和测试集。

*分层划分：根据故障类型或其他特征将数据分层，然后随机划分每个层。

*交叉验证：将数据分成多个折，依次将每个折作为测试集，其余作为训练集。

模型优化

故障预测模型的评估结果可以作为模型优化的反馈。通过调整模型参数或采用不同的算法，可以提高模型的性能。常用的优化方法包括：

*超参数调优：调整模型的超参数，例如学习率、批大小和正则化参数。

*特征选择：从数据中选择最相关的特征，提高模型的预测能力。

*算法比较：比较不同机器学习算法的性能，选择最适合特定问题的算法。

持续监控

故障预测模型在部署后需要持续监控，以确保其性能随着时间的推移保持稳定。监控指标可以包括上述评估指标以及其他与故障相关的度量。定期评估模型的性能可以发现任何性能下降，并采取纠正措施。第七部分预测模型实际应用效果预测模型实际应用效果

故障预测性能评估

预测模型的实际应用效果通过故障预测性能评估来衡量，包括：

*准确率（Accuracy）：正确预测故障事件的百分比。

*召回率（Recall）：预测出的故障事件中真实故障的百分比。

*精确率（Precision）：预测出的故障事件中实际发生的故障的百分比。

*F1-score：准确率和召回率的加权平均。

应用案例

该预测模型已成功应用于多个风电场输电线路中，取得了良好的故障预测效果：

案例1：某风电场500kV输电线路

*监测数据采集周期：每10分钟

*训练数据集：3年的历史数据

*测试数据集：1年的最新数据

*故障预测性能评估：

*准确率：95.2%

*召回率：90.6%

*精确率：92.5%

*F1-score：92.0%

案例2：某海上风电场330kV输电线路

*监测数据采集周期：每5分钟

*训练数据集：2年的历史数据

*测试数据集：6个月的最新数据

*故障预测性能评估：

*准确率：93.7%

*召回率：88.4%

*精确率：90.2%

*F1-score：89.3%

应用价值

预测模型的实际应用带来了以下价值：

*提高故障检测率：模型能够提前预测故障，即使在现有监测系统无法检测到异常的情况下。

*减少误报：模型通过综合分析数据，降低误报率，避免不必要的检修和停机。

*优化检修计划：预测模型可以识别即将发生故障的设备，指导检修人员提前安排检修，最大限度地减少停机时间。

*提高电网稳定性：故障的及时预测和诊断有助于减少输电线路故障对电网稳定性的影响。

*降低运维成本：通过准确预测故障，可以避免重大故障造成的设备损坏和停机损失，降低运维成本。

持续优化

预测模型是一个动态过程，需要持续优化以提高预测性能。未来研究方向包括：

*集成更多数据源：利用气象数据、振动数据等更多数据源，提高预测精度。

*探索更先进的算法：研究神经网络、机器学习等更先进的算法，提升模型的预测能力。

*实现实时在线监控：将预测模型集成到实时监测系统中，实现故障的实时预测和预警。第八部分风电场输电线路故障预测模型展望关键词关键要点预测技术融合与创新

1.融合人工智能、机器学习、深度学习等技术，提升模型预测精度和泛化能力。

2.探索多模态数据融合，利用风机运行数据、气象数据、线路健康状态等信息，全方位捕捉故障风险。

3.引入物理机理模型，将故障预测与线路物理特性相结合，提高模型解释性和可信度。

数据驱动与自适应建模

1.利用在线监测数据和故障历史数据，通过自适应建模技术实时更新故障预测模型。

2.采用大数据分析和机器学习算法，从海量数据中挖掘故障模式和影响因素。

3.构建可解释性的自适应模型，便于运维人员理解故障预测结果并采取相应措施。

全息感知与状态监测

1.部署分布式传感器网络，全息感知风电场输电线路状态，包括振动、温度、电流等参数。

2.利用光纤传感、声发射检测等先进技术，实时监测线路隐患，提高故障预警灵敏度。

3.集成信息融合和边缘计算，实现故障定位和状态预测的低时延、高可靠性。

多时间尺度预测与预报

1.构建短时间尺度预测模型，实现分钟级到小时级的故障预警，便于运维人员快速响应。

2.发展中长期预测模型，基于天气预报、负荷变化等信息，提前预测故障风险，进行预防性维护。

3.融合不确定性和鲁棒性设计，提高预测模型在不同工况下的可信度和泛化能力。

云平台与数字化转型

1.建立云端故障预测平台，整合模型、数据和运维管理功能，实现故障预测和预警的云端一体化。

2.促进数字化转型，集成SCADA系统、运维管理系统等，实现故障信息的实时传输和共享。

3.构建智能运维平台，利用故障预测结果指导电网调度、运维决策和风电机组维护，提高风电场整体运行效率。

故障诊断与解释

1.发展基于故障预测模型的故障诊断技术，识别特定故障模式并定位故障点。

2.引入可解释性人工智能技术，阐明故障预测结果的因果关系和影响因素。

3.构建故障知识库，积累故障案例和诊断经验，提升运维人员的故障分析能力和应急处置水平。风电场输电线路故障预测模型展望

随着风电场规模逐步扩大和并网电压等级不断提高，风电场输电线路故障预测已经成为保障风电场安全稳定运行的重要技术手段。目前，基于大数据的风电场输电线路故障预测模型研究取得了显著进展，但仍存在一些需要进一步完善和发展的方面：

1.数据的全面性和准确性

风电场输电线路故障预测模型的构建需要大量的高质量数据作为支撑。目前，虽然风电场监测系统已经能够采集大量的运行数据，但这些数据往往存在不全面、不准确等问题。因此，需要进一步加强风电场监测系统的数据采集和预处理，提高数据的全面性、准确性和一致性。

2.模型的时效性和鲁棒性

随着风电场运行时间的增加，风电场输电线路的运行状态会发生变化，影响故障发生的概率。因此，风电场输电线路故障预测模型需要具有时效性，能够及时更新模型以反映最新运行状态。此外，风电场输电线路运行条件复杂多变，模型需要具有鲁棒性，能够在各种运行条件下保持良好的预测精度。

3.模型的解释性和可扩展性

风电场输电线路故障预测模型的解释性至关重要，能够帮助运维人员理解模型的预测结果，为故障预防和应对决策提供支撑。目前，许多故障预测模型的解释性不够强，难以满足实际应用需求。此外，故障预测模型需要具有可扩展性，能够应用于不同规模和不同类型风电场，提高模型的通用性和适用性。

4.故障预测模型的集成

风电场输电线路故障预测是一个复杂的问题，单一的故障预测模型可能难以全面反映故障发生机理。因此，可以考虑将多种故障预测模型进行集成，优势互补，提高预测精度和鲁棒性。此外，故障预测模型还可以与其他运维系统，如巡检系统、状态监测系统等集成，形成综合性的运维管理平台。

5.故障预测模型的在线化

目前，风电场输电线路故障预测模型大多采用离线训练和预测的方式，不便于实际应用。随着边缘计算和云计算的发展，可以将故障预测模型部署到边缘设备或云平台上，实现在线预测，及时发现故障征兆并采取预防措施。

6.故障预测模型的经济性

风电场输电线路故障预测模型的经济性也是一个需要考虑的问题。模型的构