风力发电机组运行状态监测数据集WindTurbineOperationalStatusMonitoringData-huahuabaqi
数据来源：互联网公开数据
标签：风力发电, 状态监测, 传感器数据, 故障诊断, 时间序列分析, 机器学习, 能源, 可再生能源
数据概述：
该数据集包含来自风力发电机组的实时运行状态监测数据，记录了发电机组在特定时间段内的多项关键运行参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年8月。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为某个风力发电场。
数据维度：数据集包括时间（time）、风速（wind_speed）、发电机转速（generator_speed）、功率（power）、风向（wind_direction）、偏航角位置（yaw_position）、桨叶角度（pitch1_angle, pitch2_angle, pitch3_angle）、温度（environment_tmp, int_tmp, pitch1_moto_tmp, pitch2_moto_tmp, pitch3_moto_tmp, pitch1_ng5_tmp, pitch2_ng5_tmp, pitch3_ng5_tmp）等多个传感器数据，以及加速度（acc_x, acc_y）等，共计39个特征。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为15_aug(1).csv和21_aug.csv，每个文件都包含上述详细的传感器数据。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行原始采集，未进行额外处理。
该数据集适合用于风力发电机组运行状态分析、故障诊断、预测性维护等研究。
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研究，包括风力发电机组的性能分析、效率优化、故障预测、异常检测等。
行业应用：可以为风力发电行业提供数据支持，特别是在风电场的运营维护、设备健康管理、发电量预测等方面。
决策支持：支持风力发电企业的运营决策，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：作为能源工程、机械工程、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解风力发电机组的运行原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索风力发电机组的运行特性，建立预测模型，实现对发电机组状态的实时监控和维护，从而提高发电效率和可靠性。
