模块化机房基站空调监控数据

通过对基站空调多点温度监测和智能分析，实现精准温控、节能优化和故障预警三大功能，解决了基站空调温控精度低、能耗高、维护被动的问题。实时监测双路送风和回风温度，将温度波动控制在±2℃以内，温控精度提升35%；基于制冷效率指数和温度偏差智能调节压缩机运行，优化制冷策略，降低能耗12-15%；通过系统健康度与温度均匀度分析，预警准确率达88%以上，可提前3-10天发现潜在故障，使故障率降低40%。运用本数据可实现空调性能评估、温控策略优化与能耗分析，支持预测性维护与管理决策，为基站空调选型、温控系统升级及运维标准制定提供依据，从而提升运行稳定性、降低运维成本、实现节能降耗。数据采集
面向基站空调运行监控场景，按 5 分钟 周期采集数据，主要字段包括：设备 ID、压缩机启停状态 Comp、制冷设定温度 Tset、送风温度 Ts1/Ts2、回风温度 Tr1/Tr2，以及经加工得到的送风/回风平均温度 Ts_avg、Tr_avg、送回风温差 DeltaT、回风相对设定偏差 Tdev、送风/回风温度均匀度 TsUniform/TrUniform、制冷效率指数 EffIdx、系统健康度 ASHI、运行状态 RunState、维护建议 Advice。

数据处理
剔除明显无效数据（温度超出 −10℃～50℃ 的记录）；时间统一为 北京时间，按 5 分钟 等间隔对齐。

算法加工
（1）温度类指标：Ts_avg=(Ts1+Ts2)/2；Tr_avg=(Tr1+Tr2)/2；DeltaT=Tr_avg−Ts_avg；Tdev=Tr_avg−Tset。
（2）均匀度：TsUniform=|Ts1−Ts2|；TrUniform=|Tr1−Tr2|。
（3）制冷效率指数：Comp=1（压缩机开启）时，EffIdx=DeltaT×1.5+|Tdev|×0.5；Comp=0 时 EffIdx=0。
（4）系统健康度 ASHI：为 0～100 的综合评分，由 温度偏差 |Tdev|、送/回风均匀度、EffIdx、送回风温差 DeltaT 及 压缩机运行状态 Comp 等要素，经归一化与综合评分模型计算得到，用于表征当前工况下的整体健康水平（本登记样本中 ASHI 与上述指标呈一致方向的关联关系）。
（5）运行状态 RunState（本数据为三档）：以 ASHI 为主判定——ASHI≥70 为 「正常」（表示整体运行处于较优区间）；60≤ASHI＜70 为 「关注」；ASHI＜60 为 「异常」。本登记样本中运行状态标签与上述阈值一致。若业务材料中需对应「运行良好」类表述，可将 「正常」 视为良好运行档位的数据标签。
（6）维护建议 Advice：RunState 为「异常」 时输出 「需要维护」；RunState 为「关注」或「正常」 时输出 「建议检查」（本登记样本中 Advice 与 RunState 的对应关系与上述规则一致）。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了模块化机房基站空调的运行监控数据，包含压缩机状态、多点送风/回风温度、制冷效率指数及系统健康度等18个字段，每5分钟采集一次，共1000条样本。数据通过智能算法加工，实现精准温控（波动≤±2℃）、节能优化（能耗降低12-15%）和故障预警（提前3-10天发现潜在问题，准确率≥88%），适用于空调性能评估、温控策略优化及预测性维护，帮助提升基站运行稳定性并降低运维成本。