基于机器学习的风电机组异常检测系统

运行状态概览

总机组数: 48

正常运行: 42

预警状态: 4

异常状态: 2

今日异常检测

检测总数: 12

已处理: 8

待处理: 4

异常检测趋势图

系统健康度

92%

系统整体健康度

基于机器学习算法的综合评估

机组编号	异常类型	检测时间	严重程度	状态
WTG-023	轴承温度异常	2023-11-15 14:23:45	中等	待处理
WTG-017	振动异常	2023-11-15 12:15:30	严重	待处理
WTG-035	功率输出异常	2023-11-15 10:45:12	中等	已处理

实时监测仪表盘

总览

振动监测

温度监测

功率监测

总功率输出

12.8 MW

+2.3% 环比增长

平均风速

8.2 m/s

适宜发电

异常检测数

3

需要关注

系统可用率

98.7%

运行良好

实时数据趋势图

振动监测数据

振动数据实时图表

机组编号	主轴振动(mm/s)	齿轮箱振动(mm/s)	发电机振动(mm/s)	状态

温度监测数据

温度数据实时图表

机组编号	轴承温度(℃)	齿轮箱温度(℃)	发电机温度(℃)	状态

功率监测数据

功率数据实时图表

机组编号	实际功率(kW)	理论功率(kW)	效率(%)	状态

数据分析中心

趋势分析

关键指标趋势分析

功率输出趋势

故障率趋势

风速与功率关系

温度变化趋势

参数相关性分析

主要发现:

轴承温度与振动水平呈强正相关 (r=0.87)
风速与功率输出呈正相关，但在高风速区趋于饱和
齿轮箱温度与环境温度相关性较弱 (r=0.32)
发电机效率与运行时间呈负相关，表明存在性能衰减

异常模式识别

异常类型分布

异常类型	发生次数	占比	平均处理时间	复发率
轴承温度异常	23	35%	2.5小时	12%
振动异常	18	28%	4.2小时	8%
功率输出异常	15	23%	1.8小时	5%
电气系统异常	9	14%	6.5小时	20%

机组性能评估

机组编号	可用率(%)	平均效率(%)	故障次数	MTBF(小时)	性能评分
WTG-001	99.2	92.5	1	1250	优秀
WTG-005	98.7	90.2	2	980	良好
WTG-012	97.5	88.7	3	850	一般
WTG-023	95.3	85.1	5	620	较差

性能评分分布

异常预测与预警

预测概览

详细预测

模型性能

预测设置

未来24小时预测

7

预计异常事件数量

置信度: 87%

未来7天预测

23

预计异常事件数量

置信度: 82%

高风险机组

3

需要重点关注

最高风险: WTG-023

异常预测趋势图

详细预测结果

机组编号	预测异常类型	预测时间	风险概率	建议措施
WTG-023	轴承故障	2023-11-16 08:30	92%	建议立即检查轴承润滑系统
WTG-017	齿轮箱异常	2023-11-16 14:15	87%	建议检查齿轮箱油质和温度
WTG-035	发电机过热	2023-11-17 09:45	76%	建议检查冷却系统
WTG-008	振动异常	2023-11-17 16:20	68%	建议进行振动分析
WTG-042	功率波动	2023-11-18 11:10	62%	建议检查控制系统

预测模型性能

模型准确率

94.2%

召回率

89.7%

精确率

91.5%

F1分数

90.6%

模型性能ROC曲线

模型版本: V1.0.0 (更新于 2025-09-10)

本模型基于深度学习算法，使用了过去两年的历史数据进行训练，包含超过50万个数据点。

主要特征: 振动频谱分析、温度梯度、功率曲线偏差、运行时间、环境因素等。

预测参数设置

预测时间范围(小时)

风险阈值(%) 高于此阈值的预测将触发预警

模型灵敏度

预警方式

邮件通知
短信通知
系统内通知

历史记录查询

记录列表

统计分析

趋势分析

数据导出

时间	机组编号	记录类型	事件描述	严重程度	处理状态
2023-11-14 18:23:45	WTG-023	异常记录	轴承温度超过阈值(85℃)	严重	待处理
2023-11-14 15:42:18	WTG-017	异常记录	X轴振动值异常升高	中等	待处理
2023-11-13 10:15:30	WTG-035	维护记录	定期润滑维护完成	正常	已完成
2023-11-12 16:08:22	WTG-008	异常记录	功率输出低于预期值15%	中等	已处理
2023-11-11 09:35:10	WTG-042	运行记录	累计运行时间达到5000小时	正常	无需处理
2023-11-10 14:20:05	WTG-012	异常记录	齿轮箱油温异常升高	严重	已处理

历史数据统计

异常类型分布

月度异常趋势

机组异常排名

处理时效分析

统计摘要 (2023年11月1日 - 2023年11月15日)

总记录数

87

异常记录

32

维护记录

25

平均处理时间

3.2小时

历史趋势分析

选择分析指标

历史趋势图表

趋势分析报告

发现: 过去30天内，异常数量呈下降趋势，从日均3.2次降至日均2.1次，表明维护措施有效。

注意: WTG-023机组的异常频率明显高于其他机组，建议进行深度检查和可能的部件更换。

建议: 根据历史数据，建议在风速超过15m/s时增加监测频率，因为此时异常发生率提高45%。

数据导出

开始日期

结束日期

数据类型

选择导出字段

时间戳
机组编号
事件类型
事件描述
严重程度
处理状态
处理人
解决方案

导出格式

导出历史

导出时间	数据范围	记录数	格式	状态
2023-11-14 16:23:45	2023-11-01 至 2023-11-14	82	Excel	成功
2023-11-07 10:15:30	2023-10-01 至 2023-10-31	245	CSV	成功
2023-10-31 14:45:12	2023-10-01 至 2023-10-30	231	PDF	成功

系统设置

常规设置

模型设置

预警设置

数据设置

用户管理

常规设置

系统名称

语言

时区

日期格式

主题

数据刷新间隔(秒)

机器学习模型设置

模型类型

训练数据周期(天)

模型重训练频率

特征选择

振动数据
温度数据
功率数据
风速风向
运行参数
环境参数

异常判定阈值 0.70

预警设置

预警级别设置

级别	阈值范围	通知方式	响应时限
严重	- 100%	SMS Email System	小时
警告	- %	Email System	小时
注意	- %	System	小时

通知接收人

姓名	角色	邮箱	手机号
张工程师	运维主管	zhang@example.com	138****1234
李技术员	现场工程师	li@example.com	139****5678
王经理	项目经理	wang@example.com	137****9012

数据设置

数据源配置

数据源类型

数据源地址

数据采集间隔(秒)

数据保留周期(天)

数据清理设置

自动清理

清理时间

清理规则

清理原始数据(保留聚合数据)
清理临时文件
清理日志文件(保留最近30天)
清理旧备份(保留最近5个)

数据备份设置

备份频率

备份时间

备份位置

备份保留数量

用户管理

用户名	姓名	角色	邮箱	状态	最后登录
admin	系统管理员	管理员	admin@windfarm.com	激活	2023-11-15 14:23:45
engineer_zhang	张工程师	运维工程师	zhang@windfarm.com	激活	2023-11-15 13:45:22
engineer_li	李技术员	现场工程师	li@windfarm.com	激活	2023-11-15 12:30:15
manager_wang	王经理	项目经理	wang@windfarm.com	激活	2023-11-14 16:20:10
analyst_chen	陈分析师	数据分析师	chen@windfarm.com	待激活	-

角色权限管理

角色	仪表盘	实时监测	数据分析	异常预测	历史记录	系统设置	报告生成	操作
管理员
运维工程师
现场工程师
数据分析师
项目经理

报告生成

创建报告

模板管理

报告历史

定时报告

创建新报告

报告标题

报告类型

报告时间范围

至

包含内容

执行摘要
运行概览
异常分析
预测分析
性能评估
建议措施
附录(详细数据)

报告格式

收件人留空则仅保存到系统

高级选项

包含公司品牌
包含图表
包含数据表格
执行层摘要(简化版)

报告预览

风电机组异常检测周报

报告周期: 2023年11月6日 - 2023年11月12日

生成时间: 2023年11月15日 14:30:25

1. 执行摘要

本周风电场整体运行状况良好，系统可用率达到98.7%。共检测到15起异常事件，其中12起已处理，3起待处理。预测模型准确率为94.2%，成功预警了8起潜在故障。

2. 运行概览

48

总机组数

45

正常运行

3

预警状态

0

异常状态

3. 异常分析

机组编号	异常类型	严重程度	处理状态
WTG-023	轴承温度异常	中等	待处理
WTG-017	振动异常	严重	待处理
WTG-035	功率输出异常	中等	已处理

4. 建议措施

立即对WTG-023机组进行轴承检查和润滑维护
安排对WTG-017机组的振动分析和齿轮箱检查
检查WTG-035机组的功率控制系统和传感器
建议在下周风速较高期间增加监测频率
安排对运行时间超过5000小时的机组进行预防性维护

报告模板管理

模板名称	类型	创建时间	最后修改	使用次数	状态
标准日报模板	日报	2023-10-01	2023-11-01	45	启用
标准周报模板	周报	2023-10-01	2023-11-10	12	启用
标准月报模板	月报	2023-10-01	2023-10-25	3	启用
执行层摘要模板	自定义	2023-10-15	2023-11-05	8	启用
详细技术报告模板	自定义	2023-11-01	2023-11-01	1	测试

报告历史

选择日期

报告标题	类型	生成时间	生成人	格式	大小	状态
风电机组异常检测周报	周报	2023-11-13 09:15:23	系统自动生成	PDF	2.3 MB	已生成
风电机组异常检测日报	日报	2023-11-12 09:05:45	系统自动生成	PDF	1.8 MB	已生成
月度性能评估报告	月报	2023-11-01 14:30:12	张工程师	Word	3.5 MB	已生成
风电机组异常检测周报	周报	2023-11-06 09:10:33	系统自动生成	PDF	2.1 MB	已生成
技术分析报告 - WTG-023	自定义	2023-11-03 16:45:22	李技术员	PDF	4.2 MB	已生成

定时报告设置

报告名称	类型	频率	时间	收件人	最后执行	状态
每日运行报告	日报	每天	09:00	zhang@windfarm.com,li@windfarm.com	2023-11-15 09:00:23	启用
周度异常分析报告	周报	每周一	09:30	zhang@windfarm.com,wang@windfarm.com	2023-11-13 09:30:15	启用
月度性能报告	月报	每月1日	10:00	wang@windfarm.com,chen@windfarm.com	2023-11-01 10:05:45	启用
季度总结报告	季报	每季度1日	14:00	wang@windfarm.com	2023-10-01 14:15:33	暂停

定时报告执行日志

时间	报告名称	状态	文件大小	收件人数量	备注
2023-11-15 09:00:23	每日运行报告	成功	1.8 MB	2	正常生成并发送
2023-11-14 09:00:18	每日运行报告	成功	1.7 MB	2	正常生成并发送
2023-11-13 09:30:15	周度异常分析报告	成功	2.1 MB	2	正常生成并发送
2023-11-13 09:00:25	每日运行报告	成功	1.9 MB	2	正常生成并发送
2023-11-12 09:00:12	每日运行报告	失败	-	0	数据源连接超时

运行状态概览

今日异常检测

系统健康度

最近异常事件

实时监测仪表盘

总功率输出

平均风速

异常检测数

系统可用率

振动监测数据

温度监测数据

功率监测数据

数据分析中心

关键指标趋势分析

参数相关性分析

主要发现:

异常模式识别

机组性能评估

异常预测与预警

未来24小时预测

未来7天预测

高风险机组

详细预测结果

预测模型性能

模型准确率

召回率

精确率

F1分数

模型版本: V1.0.0 (更新于 2025-09-10)

预测参数设置

历史记录查询

历史数据统计

统计摘要 (2023年11月1日 - 2023年11月15日)

总记录数

异常记录

维护记录

平均处理时间

历史趋势分析

趋势分析报告

数据导出

导出历史

系统设置

常规设置

机器学习模型设置

预警设置

数据设置

用户管理

角色权限管理

报告生成

创建新报告

报告预览

风电机组异常检测周报

1. 执行摘要

2. 运行概览

3. 异常分析

4. 建议措施

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定时报告设置

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