kevykibbz/wind-turbine-scada-data-for-early-fault-detection

该数据集名为“风能系统异常检测数据集”，包含来自风力涡轮机的实际SCADA数据。数据集旨在用于测试和开发风能系统的异常检测算法。它包括89年的累积运行数据，跨越3个风场的36台风力涡轮机，共有95个数据集，其中44个包含标记的异常事件，51个代表正常行为。数据集的分辨率为10分钟SCADA数据间隔，每个数据集包含1年的训练数据加上4-98天的预测数据。数据集还包括详细的故障信息、基于状态的标签、标记的异常事件、正常操作数据集和全面的传感器描述。This dataset, named Wind Turbine SCADA Data For Early Fault Detection, contains real-world SCADA data from wind turbines designed for testing and developing anomaly detection algorithms for wind energy systems. It includes 89 years of cumulative operating data across 36 wind turbines in 3 wind farms, with a total of 95 datasets, 44 of which contain labeled anomaly events and 51 represent normal behavior. The dataset has a resolution of 10-minute SCADA data intervals, and each dataset consists of 1 year of training data plus 4-98 days of prediction data. It also features detailed fault information, status-based labels, labeled anomaly events, normal operation datasets, and comprehensive sensor descriptions.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于风力涡轮机早期故障检测的SCADA数据集合，包含来自36台风力涡轮机的真实运行数据，覆盖89年累计运行时间，数据以10分钟为间隔采集。数据集包含95个子集，其中44个带有标记的异常事件，51个为正常行为数据，适用于异常检测算法开发和预测性维护研究。