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众所周知，风力发电就是将风的动能转化为电能，非常环保节能，且风能蕴量巨大，无处不在;因此，风力发电日益受到世界各国的重视，纷纷致力于风力发电场的建设。比如在我国陆上就有四大风力发电场：新疆达坂城风力发电场、内蒙古辉腾锡勒风电场、浙江临海括苍山风电场、甘肃酒泉千万千瓦级风力电场;还有东海大桥海上风电场，是亚洲第一座大型海上风电场!风力发电是未来人类获取电能的一个重要方式，我国近年在风电的投入也非常大;但是，风力发电场的潮湿问题却是非常严峻;
据了解，风力发电场已主要分布在沿海海岸、近海离岩、涂滩、草原、沙漠高海拔等地区;可是，这些地区昼夜温差较大，空气湿度波动也相对较大，常常会处于过饱和状态。
潮湿环境给风力发电机组带来的危害有：
1、腐蚀;相对湿度超过60%RH，金属的腐蚀速度成直线上升，在40%以下基本不发生腐蚀。为减少腐蚀发生，需要控制相对湿度在60%以下;
2、霉变;在室温下，相对湿度超过70%RH，霉菌会以很快滋生;
3、潮湿。潮湿往往带来电气系统故障，造成设备报警停机，造成巨大的经济损失。
而且，在潮湿环境下，还非常容易在部件表面形成凝露。由于风力发电机舱内的电子元器件等对湿度敏感的组件占比很大，因此风力发电机组必须考虑其重要部件的防潮除湿和湿度控制问题;最为简捷有效的方法就是配置相应功率或台数的除湿机，均匀放置在风力发电机组的塔筒内部进行科学合理的除湿;只要将除湿机湿度值设定在50-60%RH之间，当塔筒内部空气湿度高于要求值时，除湿机能够自动开始工作，将塔筒内部的湿度降低;当塔筒内部湿度低于要求值时，除湿机自动停止工作!
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通过自主研发的同步多传感器信号采集智能边缘计算终端，实时采集设备核心部件的声音、振动、温度等信号，利用深度学习技术对数据进行建模分析，构建故障预测模型，同时在线获取设备实时运行工况数据构建知识图谱模型，对设备运行状态进行推理和决策分析，从而实现设备故障超早期诊断、健康预测性维护和智能化运行。
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开关柜发生故障的原因有很多，但究其根本还是由于开关柜内相关元件及线路长期处于大电流、高电压工作状况，且空间狭小不通风，柜内湿气大，强大电流容易导致其内部温升加剧，绝缘层破坏产生拉弧。一旦没有及时发现问题并进行预防，很容易发生火灾等安全事故。因此，做好开关柜内温度监测和除湿，避免发生过热和潮湿现象，对于避免火灾等安全事故的发生具有十分重要的意义。
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