风力发电机组故障诊断数据集WindTurbineFaultDiagnosisDataset-salaheldinelnabarawy

数据来源：互联网公开数据

标签：风力发电, 故障诊断, 机器学习, 时序数据, 传感器数据, 预测模型, 能源, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自风力发电机组的传感器数据，记录了发电机组的运行状态和相关环境信息，用于故障诊断和预测分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2021年，具体日期信息包含在timestamp字段中。地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可推测为风力发电场。数据维度：数据集包括多个关键指标，如发电机组的功率输出（active_power_calculated_by_converter, active_power_raw），环境温度（ambient_temperature），发电机转速（generator_speed），发电机绕组温度（generator_winding_temp_max），电网功率（grid_power10min_average），机舱内温度（nc1_inside_temp），机舱温度（nacelle_temp），风速和风向（wind_speed_raw, wind_direction_raw），风速湍流（wind_speed_turbulence），以及反应功率（reactice_power_calculated_by_converter, reactive_power）等。同时，数据集中还包含目标变量（Target），用于表示发电机组的故障状态。数据格式：提供CSV格式数据，包含IEEE_train_data.csv (训练集), IEEE_test_data.csv (测试集)和IEEE_sample_submission.csv (提交样例)三个文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行初步整理，包含时间戳和对应的传感器读数。来源信息：数据来源于IEEE（电气与电子工程师协会）相关竞赛或项目，用于推动风力发电机组故障诊断领域的研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于风力发电机组故障诊断、预测性维护、异常检测等领域的学术研究，如基于机器学习的故障预测模型、时间序列分析等。行业应用：为风力发电行业提供数据支持，特别是在风力发电机组的健康监测、维护策略优化、运营效率提升等方面。决策支持：支持风力发电场运营管理中的决策制定，如预测设备故障、优化维护计划、降低运营成本等。教育和培训：作为风力发电、机械工程、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解风力发电机组的工作原理和故障模式。此数据集特别适合用于探索风力发电机组的运行状态与故障之间的关联规律，帮助用户构建故障诊断模型，实现对发电机组健康状态的实时监控和预测。