目前，风电机组的检修工作多采用常规检修和故障检修两种方式进行，但由于风电机组的分布特性，检修维护周期 较长，需要大量的人力和物力。同时，由于各机组运行状况不均衡，导致检修过多、维护不足等问题经常出现，造成人力资 源的浪费和电力的损耗。风电机组的故障检修是一种事后维修，风电场在小风期出现故障而没有进行维修，在大风季节出现 故障，造成了大量的电能损失。因此，寻找一种可以预测风力发电机组运行状态的检修方法，在大风天气下提高风力发电机 组的可靠性，是风电机组稳定运转的当务之急。随着传感器、计算机、神经网络、数字信号处理等技术的不断发展，状态检 修得以应用到风电机组运行检修中，极大地提升了检修效率和检修质量，保证风电机组的稳定运行，避免了重复维修和欠维 修的情况。