全球可再生能源风能预测维护数据集2021
数据来源：互联网公开数据
标签：风能,可再生能源,预测维护,传感器数据,机器学习,故障预测,成本优化
数据概述：
本数据集收录了2021年全球风能生产过程中风力发电机故障的传感器数据，涵盖40个预测变量和1个目标变量。数据集分为训练集（20000个观测值）和测试集（5000个观测值），用于构建和调优分类模型，以预测发电机故障。传感器收集的数据包括环境因素（温度、湿度、风速等）和风力涡轮机各部分特征（齿轮箱、塔、叶片、刹车等）。
数据用途概述：
该数据集适用于风能设备的预测维护研究，帮助识别潜在故障以降低维护成本。通过构建和优化分类模型，用户可以准确预测发电机故障，从而提前进行维修，减少更换成本。此外，数据集也可用于机器学习模型的开发与评估，促进风能生产过程的智能化管理。
举例：
例如，在分析过程中，模型预测出一个风力发电机即将发生故障，实际情况也确实如此（真阳性），则需进行维修，产生的成本较低；如果模型未能检测到实际故障（假阴性），则可能需要更换发电机，成本较高；若模型误报故障（假阳性），则可能需要进行设备检查，成本最低。通过比较不同模型的预测结果，选择最优模型以最小化总体维护成本。
