风力发电机组故障诊断数据集WindTurbineFaultDiagnosisDataset-tanliheng
数据来源：互联网公开数据
标签：风力发电, 故障诊断, 传感器数据, 时序分析, 机器学习, 异常检测, 预测性维护, 工业大数据
数据概述：
该数据集包含风力发电机组的运行数据，记录了发电机组在运行过程中多个传感器采集到的信息，并包含了故障发生的时间段。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推测为风力发电场的数据。
数据维度：数据集包含多个时间序列变量，如风速、发电机转速、功率、风向、偏航角、桨距角、电机温度、加速度等，以及故障发生的时间段。
数据格式：数据主要以CSV和pickle格式提供。其中，data.csv和data_test.csv包含传感器数据，failure.csv记录故障发生的时间，normal.csv记录正常运行时间段。pickle文件可能包含模型和中间处理结果。
来源信息：数据来源于风力发电机组的实际运行数据，经过了预处理和标注，用于故障诊断和预测性维护研究。
该数据集适合用于风力发电机组的故障诊断、预测性维护、异常检测等领域的研究和应用。
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：适用于风力发电、机械工程、人工智能等相关领域的学术研究，如故障诊断模型、异常检测算法、预测性维护策略等。
行业应用：为风力发电行业的设备维护、运营管理提供数据支持，特别是在提高风力发电机组的可靠性、降低维护成本方面。
决策支持：支持风力发电场的运营决策，优化维护计划，提高发电效率。
教育和培训：作为风力发电、工业大数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解风力发电机组的运行特性和故障诊断方法。
此数据集特别适合用于探索风力发电机组的运行状态与故障之间的关系，构建故障预测模型，实现对发电机组的健康状况进行实时监测和预警，从而提高发电效率，降低维护成本。
