1. 毕业设计（论文）主要内容：

风能是全世界都正在普及应用的绿色新型能源，尽管这种能源有很多优势，但是它的随机性非常强，这就加大了人为控制和监测的难度，因此风能的利用率一直是困扰研究者的重要问题。随着信息技术的不断发展，“大数据”这一概念逐渐走入到人们的视野，将大数据技术应用到风电场的运营和管理中这一想法，随之应运而生，通过实践证明大数据使得生产运营效率得到了显著的提高，让风力发电技术得到了进一步的发展，在大数据这个时代背景下，可以从多个方面对大数据在风电场生产运营中的应用进行研究。

大数据为智慧型大型风电场的发展注入新的活力，掌握风电场大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智慧型大型风电场、智能电网的关系基础上，给出具有通用性的风电场大数据平台总体架构，并从风电场大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术 4 个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过典型案例，分析风电场大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革，将智慧型大型风电场和智能电网的发展推向新的阶段。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

理解基于大数据的智慧型大型风电场优化控制及应用研究的有关重要问题，包括风电场与电力系统的相互作用和影响，电力系统对风电并网的要求，含风电的电力系统的分析、规划、运行和控制等，掌握一个相对全面的风电知识体系。知道风能转化原理、风电机组特性与系统辨识、机组典型模块与控制系统、机组大功率跟踪及变桨控制、机组载荷分析及独立变桨控制、机组的仿生智能监测控制，以及风电机组控制工程—整机部件与控制系统，熟悉系统搭建、算法设计、仿真实验诸方面内容。

大数据为智慧型大型风电场的发展注入新的活力，掌握风电场大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智慧型大型风电场、智能电网的关系基础上，给出具有通用性的风电场大数据平台总体架构，并从风电场大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术 4 个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过典型案例，分析风电场大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革，将智慧型大型风电场和智能电网的发展推向新的阶段。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2017年12月-2018年1月，查阅近五年参考文献资料，建议谷歌学术搜索英文文献为主，中文文献为辅，其中，需要阅读至少30篇外文文献，翻译20篇外文文献。每一至两周向指导老师和辅助指导的研究生汇报毕业设计论文研究进展；

2018年2月份结合研究目标开始绘图、建模、模拟仿真、算法研究、控制方法，完成翻译20篇外文文献；

2018年3月中旬前提交开题报告，阶段性报告每周一次；

4. 主要参考文献

1. 《大型风电场发电功率建模与预测》，作者:冬雷，廖晓钟，王丽婕，编著出版社:科学出版社出版时间:2014年10月

2. 《风力发电机组的控制技术》 第3版，作者:叶杭冶　编著出版社:机械工业出版社， 出版时间:2015年07月

3. 《风力发电系统的功率变换与控制》， 出版社名称: 机械工业出版社出版时间: 2012年05月作者: (加)吴斌译者: 卫三民，isbn编号: 9787111381693。