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风电机组的SCADA数据。

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简介：
在2021年，收集了约两万条风电机组的运行数据，这些数据每十分钟被采集一次，并包含了21个不同的参数。

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  • 风电机组SCADA数据
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    风电机组SCADA数据是指通过 Supervisory Control and Data Acquisition（监督控制和数据采集）系统收集的关于风电设备运行状态的各项实时监测信息。这些数据涵盖发电量、温度、转速等关键参数，对于优化风机性能、预测维护需求及提升风电场整体运营效率至关重要。 2021年收集了近两万条风电机组数据，每十分钟采集一次，共涉及21个参数。
     
  • 2021年风电机组SCADA数据
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    本资料集包含了2021年间各类风力发电机的详细SCADA（监控与数据采集）系统记录，涵盖运行状态、故障预警及性能分析等多维度信息。 每十分钟采集一次数据，共收集四万多组数据。
     
  • 风力发电机组的SCADA数据
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    本资料深入探讨了风力发电机组中的SCADA（监控与数据采集）系统及其应用。通过分析实时数据，优化风机性能和维护计划。 每秒采集一次数据。
     
  • 风电SCADA运行数据集-147万条记录
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    该数据集包含147万条风电场SCADA系统采集的数据记录，涵盖风力发电机组的关键运行参数和状态信息，适用于数据分析、故障诊断及性能优化研究。 时间 B17.UC_ScadaActivePowerSetpoint B17.CI_YawBrakePressure3 B17.CI_TowerClearanceHb B17.CI_SubVibNacelleForeAftAcceleration B17.S_ShaftPowerSetpointTarget B17.CI_PcsActivePower B17.CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed B17.CI_PcsMeasuredElectricalTorque B17.CO_PcsTorqueDemand B17.CI_TowerClearanceValue B17.CI_TowerClearanceValid B17.CI_RotorSpeed B17.CI_RotorSpeed2 B17.CI_SubVibNacelleSideSideAcceleration B17.CI_NacellePosition B17.CI_NacelleAutoKeySwitch B17.CI_HydraulicPowerPackPressure B17.CI_IprRealP
     
  • 风电机组风速与输出功率数据.csv
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    该文件包含了不同风速条件下风电机组的输出功率数据，适用于研究风电性能、优化发电效率及分析风力发电系统的工作特性。 2012年全年风电场的风速数据（每5分钟测量一次）共有105,121个记录，包括出力数据[m/s]。表格包含以下列：Year、Month、Day、Hour、Minute、power (MW) 和 wind speed at 100m (m/s)。
     
  • 2014年SCADA数据
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    本资料集包含了2014年的SCADA（数据采集与监控系统）收集的数据，涵盖电力、水务和工业自动化等多个领域的实时监测信息。 SCADA的风电数据。
     
  • 基于改良bin算法的风电机组风速-功率数据清洗
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    本研究提出了一种改进的Bin算法用于风电行业中的风速-功率数据清洗，旨在提升风电机组性能分析与预测精度。 风速-功率曲线是评估风电机组发电性能的关键指标，在风电场的运行管理中扮演着重要角色。这些数据通过安装在风电场中的监视控制与数据采集（SCADA）系统获得，但原始数据包含大量噪声，增加了后续研究和应用的难度。根据风速-功率数据的空间分布特性，我们将这类数据划分为三类，并改进了传统的bin算法进行预处理。我们提出了一种基于分区域(dbin)算法的新方法来识别并清洗异常数据。 实验结果表明，dbin算法在识别异常数据方面比传统方法更有效率，并且具有更强的通用性。
     
  • 风电机组仿真
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    风电机组仿真是利用计算机软件模拟风力发电机组及其控制系统的行为，以优化设计、评估性能和保障安全运行的一种技术手段。 关于风电场并网的MATLAB/Simulink仿真建模分析实验的模型的研究涉及了如何利用MATLAB与Simulink工具进行风电场并网系统的详细建模仿真，以便深入理解其运行特性及优化策略。该研究通过构建精确且全面的数学模型来模拟实际风电系统，并在此基础上进行了多场景下的性能测试和数据分析工作。
     
  • 风电机组传动链各部件CMS振动数据
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    本研究专注于分析风电机组传动链中各关键组件（如齿轮箱、主轴等）的CMS振动数据，以监测其运行状态和预测潜在故障。 风电机组传动链各个部件的CMS振动数据及分析资料可以用于识别振动故障并进行诊断。如果有相关问题，可以通过私信与我联系。
     
  • 基于改良bin算法的风电机组风速-功率数据清洗.docx
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    本文探讨了一种改进版BIN算法在清理风电机组风速与输出功率数据中的应用，有效提升了数据质量和分析精度。 ### 基于改进Bin算法的风电机组风速-功率数据清洗 #### 一、引言 随着可再生能源中的风能受到越来越多的关注，评估风电机组性能及其产生的风速-功率数据变得尤为重要。然而，在恶劣的工作环境及传输过程中的噪声干扰等因素影响下，此类数据中常存在大量异常值。这些异常值不仅降低了整体的数据质量，并且直接影响后续的分析、预测模型构建以及评估结果准确性。因此，对这类数据进行有效的清洗处理显得尤为必要。 #### 二、风速-功率数据清洗方法概述 ##### 2.1 数理统计方法 - **基本原理**：数理统计法主要依靠均值、中位数和标准差等基础统计数据来识别并清除异常值。 - **优点**：操作简便，计算成本低。 - **缺点**：对于分布密集或含有大量异常数据的情况可能效果不佳，并且容易误删正常的数据。 ##### 2.2 数据挖掘方法 - **基本原理**：通过机器学习技术来辨识和处理异常数据是该类方法的核心思想。 - **优点**：无需预先构建模型，具备较强的抗干扰能力。 - **缺点**：可能需要大量正常的训练样本，并且对密集型异常值的识别可能存在局限性。 ##### 2.3 基于分布特征的方法 - **基本原理**：假设风速和功率之间存在特定的关系曲线，位于该关系曲线之外的数据被视为异常数据。 - **优点**：能够有效清除多种类型的异常数据，并且适用范围广泛。 - **缺点**：如果对概率密度的估计不够准确，则识别效果会受到影响。 #### 三、改进dbin算法介绍 ##### 3.1 算法原理 - **目标**：基于传统bin方法，针对风速和功率的数据特性设计了一种新的数据清洗技术，旨在更有效地识别并处理异常值。 - **核心思想**：假设任何不在标准曲线上的点都是异常的，并且这种方法不需要大量的正常样本作为训练基础。 - **特点**：提高了对异常数据的准确检测能力，并增强了算法的应用灵活性。 ##### 3.2 算法步骤 1. **初始化**：根据风电机组的具体参数（如额定功率、切入风速等）定义标准曲线。 2. **预处理数据**：收集实际运行中的风速和功率信息作为分析的基础。 3. **划分区间**：将整个风速范围划分为多个bin，每个bin代表一个特定的风速段落。 4. **识别异常值**：通过对比实际测量结果与标准曲线来标记那些位于标准曲线之外的数据点为异常值。 5. **清洗策略**：根据上述步骤中确定出的所有异常数据采取适当的处理措施（如删除或修正）。 #### 四、建立标准功率曲线 依据GBT18451.2-2012这一行业测试方法，可以确立风电机组的标准空气密度为1.225kg/m³，并以每十分钟的平均值来评估其正常运行状态。例如，在一台额定输出功率为2.1MW的机组中，标准曲线描绘了不同风速下所能产生的电力。 #### 五、结论 通过利用改进后的bin算法进行数据清洗工作，可以显著提升风电机组实际操作中的数据质量，并进而提高后续分析与预测模型的精确度。这种技术不仅能够有效处理密集型异常值问题，还能应对多种类型的异常情况，展现了良好的通用性和实用性。未来的研究可能会进一步探索将此方法与其他数据清理手段相结合的可能性，以期增强其效果和稳定性。