风力涡轮机运行状态监测数据集WindTurbineOperationalStatusMonitoringDataset-vonguyenduyphuoc
数据来源：互联网公开数据
标签：风力涡轮机, 状态监测, 能源, 预测性维护, 时间序列分析, 传感器数据, 可再生能源, 机器学习
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，记录了风力涡轮机在245天内的多项运行指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了245天内的风力涡轮机运行数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推断为特定风力发电场的数据。
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”（偏航角方向）、“Pab1”、“Pab2”、“Pab3”（叶片角度）、“Prtv”（有功功率变化率）、“Patv”（有功功率）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为sdwpf_245days_v1.csv，便于进行时间序列分析和建模。数据中包含缺失值（null），需要进行数据预处理。
该数据集适用于风力涡轮机运行状态分析、故障诊断、预测性维护等相关研究。
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：适用于风力涡轮机状态监测、故障诊断、预测性维护等领域的学术研究，例如基于时间序列的异常检测、故障预测模型构建等。
行业应用：为风力发电行业提供数据支持，特别是在风力涡轮机的运行效率优化、维护策略制定、设备健康管理等方面。
决策支持：支持风力发电场的运营决策，帮助优化维护计划、降低运营成本、提高发电效率。
教育和培训：作为能源工程、机械工程、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解风力涡轮机的运行特性和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索风力涡轮机运行状态与各种传感器数据之间的关联关系，从而实现对风力涡轮机运行状态的实时监测和预测，最终实现对风力发电系统的优化和维护。
