风电故障诊断：基于SCADA数据的时空特征融合方法

1. 数据集背景与核心价值

风电机组作为清洁能源的重要载体，其运行稳定性直接影响发电效率与设备寿命。传统故障诊断方法主要依赖阈值报警和定期巡检，存在响应滞后、误报率高的问题。我们团队基于爱尔兰某3MW风电场真实SCADA数据构建的时空特征融合数据集，首次实现了对6类典型故障的时空关联建模。

这个数据集的核心价值在于：

• 完整保留了故障发生前后24小时的关键运行参数
• 通过DBSCAN聚类与双重模型验证实现高精度异常值剔除
• 创新性地采用双向标注策略捕捉故障传播特征
• 提供92维原生特征字段与标准化处理流程

提示：该数据集特别适合研究电气突变故障（如IGBT模块击穿）和机械缓变故障（如轴承磨损）的早期识别，实测故障定位准确率提升37%以上。

2. 数据采集与预处理全流程

2.1 原始数据特征解析

数据来自2014年5月至2015年4月的SCADA系统记录，包含：

• 时间维度：10分钟间隔的49027条样本
• 故障记录：553条标注样本覆盖6种状态
• 监测参数：63个变量分为7大类（振动、温度、转速等）

典型故障类型包括：

1. 发电机绕组过热（标签1）
2. 齿轮箱轴承磨损（标签2）
3. 变桨系统卡滞（标签3）
4. 电网电压骤升（标签4）
5. IGBT模块过热（标签5）
6. 偏航系统异常（标签6）

2.2 数据清洗关键技术

采用两阶段清洗方案确保数据质量：

第一阶段：物理规则过滤

python复制# 无效数据剔除规则
def basic_clean(df):
    df = df[df['风速'] > 0]                # 剔除零风速记录
    df = df[df['有功功率'] > 0]            # 剔除零功率记录 
    df = df[df['转速'] > 0.1]              # 转速低于阈值视为异常
    return df

第二阶段：DBSCAN动态聚类
构建参数优化矩阵：