风力涡轮机SCADA数据样本数据集-javierbarrnun
数据来源：互联网公开数据
标签：风力发电，SCADA系统，数据集，时间序列分析，机器学习，预测性维护，能源，工业物联网
数据概述： 该数据集包含风力涡轮机SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition，数据采集与监视控制系统）的样本数据，记录了风力涡轮机运行的各种参数信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间跨度取决于数据集的发布者，通常为数月或数年。
地理范围：数据来源于特定风力发电场的风力涡轮机，地理位置信息通常在数据集中有所体现。
数据维度：数据集包括风速，风向，叶片转速，发电机功率，温度，压力，电压，电流等关键运行参数，以及故障状态和报警信息。
数据格式：数据通常以CSV或Excel等格式提供，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于风力发电场或相关研究机构，用于研究风力涡轮机的运行状态，性能分析和故障诊断等。数据可能经过清洗和预处理，以去除异常值和噪声。
该数据集适合用于风力发电领域的研究，包括风力涡轮机性能分析，故障预测，预测性维护，优化控制策略等，以及数据建模，机器学习等技术应用。
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：适用于风力涡轮机运行状态分析，性能评估，故障诊断和预测性维护等研究，如预测涡轮机部件故障，优化维护计划等。
行业应用：可以为风力发电行业提供数据支持，特别是在提高风力发电机组的可靠性，降低维护成本，提升发电效率等方面。
决策支持：支持风力发电场的运营管理，维护策略制定和设备优化。
教育和培训：作为能源工程，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解风力发电系统的工作原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索风力涡轮机运行状态的规律与趋势，帮助用户实现故障预测，性能优化和提高发电效率等目标，为风力发电行业提供数据支持。
