风力涡轮机运行状态监测数据集WindTurbineBladeOperationMonitoringDataset-osailor

数据来源：互联网公开数据

标签：风力发电, 涡轮机, 状态监测, 传感器数据, 时间序列分析, 故障诊断, 机器学习, 能源

数据概述：该数据集包含来自风力涡轮机的运行状态监测数据，记录了涡轮机在一段时间内的多项关键运行参数。主要特征如下：时间跨度：数据记录了245天（约8个月）的涡轮机运行数据。地理范围：数据来源未具体说明，但可推测为风力发电站的实际运行数据。数据维度：数据集包括TurbID（涡轮机编号）、Day（天数）、Tmstamp（时间戳）、Wspd（风速）、Wdir（风向）、Etmp（外部温度）、Itmp（内部温度）、Ndir（偏航角）、Pab1/2/3（叶片角度）、Prtv（有功功率）、Patv（有功功率）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为wtbdata_245days.csv，方便进行数据分析和可视化。来源信息：数据来源于公开的风力涡轮机运行监测项目，已进行数据整理，可直接用于分析。该数据集适合用于风力涡轮机运行状态分析、预测性维护以及故障诊断等研究。

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：适用于风力发电领域的学术研究，如风力涡轮机性能分析、异常检测、故障预测、以及时间序列分析等。行业应用：为风力发电企业提供数据支持，特别是在涡轮机运行维护、效率优化、以及发电量预测等方面。决策支持：支持风电场运营管理中的决策制定，例如优化维护计划，提高发电效率，降低运营成本。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辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解风力涡轮机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与各种参数之间的关系，实现对涡轮机运行状态的实时监测，预测潜在故障，优化运维策略。