摘要
风力发电机叶片结冰是风力发电领域中一个普遍且严重的问题，它会导致发电效率降低、设备受损甚至安全事故。
为了保障风力发电系统的安全稳定运行，准确预测叶片结冰状态至关重要。
传统的物理模型预测方法受限于复杂的结冰机理和环境因素，难以满足高精度预测需求。
而数据挖掘技术，凭借其强大的数据分析和模式识别能力，为叶片结冰预测提供了新的解决思路。
本文首先阐述了风力发电机叶片结冰的危害、机理以及传统预测方法的局限性，引出数据挖掘技术应用于叶片结冰预测研究的必要性。
接着，本文梳理了国内外叶片结冰预测的研究现状，重点探讨了不同数据挖掘算法在其中的应用，并分析了各种方法的优缺点。
此外，本文还归纳总结了叶片结冰预测系统的设计流程、关键技术以及未来的发展趋势。
最后，本文对全文进行了总结，并展望了未来研究方向。
关键词：风力发电机；叶片结冰；数据挖掘；预测系统；文献综述
风能作为一种清洁、可再生的能源，近年来在全球范围内得到迅速发展。
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