《表1 偏好属性：基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策》

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《基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策》

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综合考虑风功率预测、风机可利用系数、风机吸风能力、故障设备远近程度、偏航系统故障、安全链动作和变流器系统故障7个因素。其中，前4个因素是通过公司集控中心大数据平台的监测数据并进行标准化处理获得；后3个因素是根据2013—2017年的风场故障监测数据获得，且关于故障的难易程度是根据现场消缺记录统计，通过故障修复时间的长短予以确定，得到表1所示的偏好属性。