风电场异常数据识别与处理方案

📚 共计 30 章节

风电场数据基础

数据采集系统（SCADA）介绍 · 数据频率与类型 · 常见数据字段解析

SCADA频率字段

异常数据定义与分类

缺失值 · 异常值 · 死值 · 限功率运行数据 · 停机数据识别

缺失死值停机

数据预处理流程

数据清洗 · 时间戳对齐 · 数据重采样 · 数据标准化

清洗对齐标准化

基于统计学的异常检测

3σ原则 · 箱线图法 · Z-Score · 移动平均法

3σ箱线图Z-Score

基于机器学习的异常检测

孤立森林 · LOF · DBSCAN · One-Class SVM

孤立森林LOFDBSCAN

基于物理模型的异常检测

风速-功率曲线拟合 · 功率曲线偏差分析 · 尾流效应识别

功率曲线尾流偏差

异常数据处理策略

删除法 · 插补法（线性插值/KNN）· 标记法 · 修正法

插补KNN修正

数据质量评估指标

数据完整率 · 可用率 · 异常占比 · 一致性检查

完整率可用率一致性

风功率预测中的数据清洗

预测模型对数据质量的要求 · 清洗策略对预测精度的影响

预测精度清洗策略

案例实战：SCADA异常识别全流程

基于实际SCADA数据的异常识别与处理全流程

实战SCADA全流程

SCADA数据深度解析

高频与低频数据 · 存储格式 · 数据压缩技术

高频压缩格式

异常数据成因分析

传感器故障 · 通信中断 · 环境干扰 · 人为失误

传感器通信环境

数据可视化在异常检测中的应用

散点图 · 时序图 · 箱线图 · 热力图

散点图时序热力图

基于时间序列的异常检测

ARIMA模型 · 季节性分解 · 突变点检测

ARIMA季节分解突变点

多维度异常检测

多参数联合分析 · 相关性分析 · 主成分分析（PCA）

PCA相关性多维

风电机组状态监测与异常预警

振动数据 · 温度数据 · 油液数据分析

振动温度油液

数据清洗的自动化流程

Python脚本实现 · 定时任务调度 · 清洗日志记录

Python调度日志

数据质量控制体系

质量规则库 · 质量报告 · 闭环管理

规则库报告闭环

风电场群数据管理

多风电场数据整合 · 标准化 · 共享机制

整合标准化共享

边缘计算在数据清洗中的应用

边缘节点部署 · 实时清洗 · 数据压缩上传

边缘计算实时压缩

深度学习在异常检测中的应用

自编码器 · LSTM · GAN

自编码器LSTMGAN

异常数据对风功率预测的影响

预测误差分析 · 预测模型鲁棒性提升

误差鲁棒性影响

数据清洗中的伦理与合规

数据隐私保护 · 数据安全 · 使用规范

隐私安全合规

风电场数据中台建设

数据湖 · 数据仓库 · 数据治理

数据湖仓库治理

基于云平台的数据清洗方案

AWS/Azure/阿里云对比 · 云原生数据管道

AWSAzure阿里云

异常数据识别与处理的行业标准

IEC 61400系列 · 国家电网标准

IEC国标标准

数据清洗效果评估方法

清洗前后对比 · 模型性能提升 · 业务指标改善

评估对比指标

风电场运维决策中的数据支持

基于清洗数据的故障预测 · 维护策略优化

运维故障预测策略

未来趋势：数字孪生与数据清洗

数字孪生 · AI自适应清洗 · 联邦学习应用

数字孪生联邦学习自适应

综合实战项目

从数据采集到清洗再到应用的全链路实现

全链路实战项目