风力涡轮机运行状态监测数据集WindTurbineBladeOperationalData-antoinesedoh
数据来源：互联网公开数据
标签：风力发电, 涡轮机, 状态监测, 传感器数据, 时序分析, 故障诊断, 能源, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自风力涡轮机运行的传感器数据，记录了风力涡轮机在一段时间内的运行状态。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录了约245天的数据。
地理范围： 数据未明确指出具体地理位置，但可推测为风力涡轮机运行的典型环境。
数据维度： 数据集包括涡轮机编号（TurbID），日期（Day），时间戳（Tmstamp），风速（Wspd），风向（Wdir），环境温度（Etmp），内部温度（Itmp），叶片方向（Ndir），叶片角度（Pab1, Pab2, Pab3），桨距角（Prtv），有功功率（Patv）等多个指标。
数据格式： CSV格式，文件名为wtbdata_245days.csv，便于进行数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于风力涡轮机运行监测系统，已进行数据采集和初步整理。
该数据集适合用于风力涡轮机性能分析、故障诊断和预测性维护等研究。
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，如涡轮机性能评估、故障预测、风能利用效率优化等。
行业应用：为风力发电企业提供数据支持，尤其是在涡轮机运行状态监测、维护策略制定、发电量预测等方面。
决策支持：支持风力发电场的运营管理，帮助优化维护计划、提高发电效率。
教育和培训：作为能源工程、机械工程等相关专业的教学案例，帮助学生理解风力涡轮机的工作原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索风力涡轮机运行数据与性能指标之间的关系，帮助用户实现对涡轮机状态的准确评估，优化运行策略，提高发电效率。
