风力发电机组SCADA数据分析数据集WindTurbineSCADADataAnalysis-alexmoskvin1
数据来源：互联网公开数据
标签：风力发电, 可再生能源, SCADA系统, 数据分析, 故障诊断, 能源效率, 预测性维护, 传感器数据
数据概述：
该数据集包含风力发电机组的SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition，监控与数据采集）系统数据，记录了风力发电机组的运行状态和环境参数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，推测为一段时间内的运行数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但从数据内容推测为风力发电场的数据。
数据维度：数据集包括多个关键指标，例如：机组位置（unitlocation）、时间戳（ttimestamplocal）、风速（windspeed）、功率（power）、风向角（wind direction Angle）、转速（rtr_rpm）、桨距角（pitch Angle）、发电量（generation）、轮毂温度（wheel hub temperature）、环境温度（ambient Temperature）、塔底环境温度（Tower bottom ambient temperature）、故障时间（failure time）。
数据格式：CSV格式，文件名为wtcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于风力发电机组的SCADA系统，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于风力发电机组的性能分析、故障预测、以及能源效率优化等领域。
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：适用于风力发电领域的学术研究，例如风力发电机组的性能评估、故障诊断、以及预测性维护的研究。
行业应用：可以为风力发电行业提供数据支持，特别是在发电效率优化、设备维护管理、以及风电场运营方面。
决策支持：支持风电场运营方进行决策制定，优化运行策略，提高发电量，降低维护成本。
教育和培训：作为可再生能源和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解风力发电机组的运行原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析风力发电机组的运行状态与环境因素之间的关系，以及预测设备故障，从而实现更高效、更可靠的能源生产。
