能源需求不断增长,环境危机日趋严峻,我国过度依赖煤炭和石油的能源消费结构已不适用于当今社会的可持续发展,风能作为一种清洁环保的可再生能源引起了广泛关注。风力发电技术成熟,成本较低,但存在机组故障率高、设备达不到设计寿命、风场运维成本过高等问题,制约了风力发电的发展。因此本文基于机组的小样本运行数据,开展了部件的可靠性分析、机会维修策略优化两方面的工作。第一,针对大型风力机组设备缺乏大量历史运行统计数据的问题,本文提出了一种考虑性能退化的改进隐马尔可夫可靠性评估方法。该方法根据风力机运行特性参数监测数据提取设备性能退化规律,并利用退化规律对隐马尔可夫模型进行改进,获得具有退化特性的时序状态转移概率矩阵,通过改进隐马尔可夫模型计算得到设备的状态概率,获得可靠性曲线,实现基于小样本数据的风力机部件可靠性分析。基于风力机发电机的性能指标数据进行可靠性评估,将改进前与改进后的状态概率以及可靠性评估结果进行对比,结果证明改进后的隐马尔可夫模型计算得到的可靠性曲线与性能退化趋势更加吻合。第二,由于风力机故障率高导致风场运维成本较高,本文建立了基于状态可靠性的风力机组机会维修策略优化模型。根据改进隐马尔可夫模型所得到的时间-状态概率-可靠性的三坐标图,分析部件的运行状态和可靠性的变化趋势,依据可靠性和故障维修成本将停机风险量化,建立含风险成本的预维修总成本模型,并通过状态概率和可靠性划定状态维修所需的预防维修区间和机会维修区间,而后计算部件全运行寿命周期内的预防维修总成本和机会维修总成本,随着维修时刻的推迟,维修周期的增大,分析单次维修费用和总维修次数对维修成本经济性的影响,以成本最低为优化目标制定最佳维修策略。