山西晋城泽州风电场10台风电机组故障数据集（2021-2022年）

中文名称

CSTR

CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6400.2024

DOI

10.12072/ncdc.nieer.db6400.2024

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数据分类

其他

来源站点

平台服务中心

数据贡献者

火久元 , 张沣琦 , 孟昱煜 , 常琛 , 张耀南

数据集摘要

随着全球环境问题不断恶化，人们越来越意识到非污染和可再生能源的重要性。风能作为一种分布广泛的洁净能源，在全世界范围内得到广泛开发和利用。我国是风机制造和生产大国，也是风力发电大国。风电机组常常面临机组工况多变和条件恶劣的工作环境，导致其在服役期间容易因故障而停机，带来安全隐患，影响风电场经济效益。本数据集为山西晋城泽州风电场10台风电机组故障数据集，时间范围为2021年5月19日到2022年5月18日，数据集包含了采样间隔10min的SCADA数据和故障信息。本数据集时间范围长，收录较多风机故障数据，为研究风机运行策略、风机故障诊断与预测等科学问题提供数据支持。

基本信息

采集时间	2021/05/19 - 2022/05/18
采集地点	山西晋城泽州风电场
数据量	190.5 MiB
数据格式	CSV格式
坐标系

数据源描述

本数据集采自位于山西省晋城市泽州风电场，区域面积88KM²，场区实际可利用面积55KM²，海拔在800~1200m之间。风电场所处位置，位于太行山风带北部边缘地带，大陆性季风气候明显，四季分明，一般为：春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季秋高气爽，冬季寒冷干燥。风电场多年无霜期192.6天，最多为226天。降水量主要分布在夏季，占全年降水量的60%。该风电场风机型号为远景EN-115/2.2机型，单机容量为2200kW，轮毂高度90米，叶片直径115米。机位90m高度平均自由流风速为5.52m/s时，平均发电小时为1959小时。

数据加工方法

本数据为风电机组SCADA数据，所用机型为远景EN-115/2.2机型，采用自动观测的方法。

数据质量描述

统计分析了2021年5月19日到2022年5月18日10台风机SCADA数据的数据质量。10台远景EN-115/2.2机组有效数据比例为97.92%，每月数据有效比分析如图4所示。除2021年8月11日至15日因风电场调试机组无数据，2021年10月、11月，2022年1月、4月、5月缺失部分数据外，其余各月数据均无缺失。

项目支持信息

#	编号	名称	类型
1	22YF7GA145	基于多元数据驱动的风电机组关键部件智能故障诊断和预防性维护研究	其他

引用和标注

为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

本数据集基于山西晋城泽州风电场一年风机运行时SCADA系统导出数据，以CSV格式存储，可以Matlab、Python、R等编程语言读取、查看、分析、处理及应用。

中文发表的成果中参考以下规范注明：数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用

火久元,张沣琦,孟昱煜,常琛,张耀南. 山西晋城泽州风电场10台风电机组故障数据集（2021-2022年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2024. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6400.2024.
火久元,张沣琦,孟昱煜,常琛,张耀南. 山西晋城泽州风电场10台风电机组故障数据集（2021-2022年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2024. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db6400.2024.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

许可协议

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#	数据集标题
1	陆上风电场土壤理化性质数据集（2020年8月8-10日）
2	海上风电场风廓线数据集（2021年3月）
3	风电、光伏产品生命周期数据集（2019-2022年）
4	海上风电场自动气象站观测数据集（2021年3月）
5	海上风电场大气温湿度廓线数据集（2021年3月）
6	陆上风电场风廓线数据集（2020年4月）
7	陆上风电场辐射通量数据集（2020年4月）
8	陆上风电场湍流通量数据集（2020年4月）
9	陆上风电场自动气象站数据集（2020年4月）
10	陆上风电场土壤温湿度数据集（2020年4月）

#	标题	文件大小
1	20210519-20220518首发故障表.csv	7.7 KiB
2	JCZZ03.csv	941.3 KiB
3	JCZZ03_SCADA.csv	18.0 MiB
4	JCZZ06.csv	945.7 KiB
5	JCZZ06_SCADA.csv	17.8 MiB
6	JCZZ13.csv	894.6 KiB
7	JCZZ13_SCADA.csv	18.3 MiB
8	JCZZ17.csv	828.7 KiB
9	JCZZ17_SCADA.csv	18.4 MiB
10	JCZZ18.csv	743.8 KiB

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2026/01/20 18:08	蓝*峥	用于研究，进行混塔缺陷检测的研究，特此申请，希望通过
2	2026/01/19 23:19	付*豪	论文题目：风机的健康评估和预测数据在研究中的作用：研究对象论文类型：学位论文导师姓名：刘萍先
3	2026/01/13 06:31	徐*莉	论文题目：基于CNN-LSTM-AM混合模型的单风机短期功率预测研究数据在研究中的作用：研究将首先选取其中一台风机作为对象，将其数据按时间顺序划分为训练集、验证集和测试集，用以构建和优化针对单一对象的CNN-LSTM-Attention预测模型。在此基础上，可进一步利用其余风机数据验证模型的泛化能力。论文类型：本科学位论文导师姓名：耿冬寒
4	2026/01/10 02:33	林*洋	Paper title：基于剩余寿命预测的风电设备维护决策优化 Paper abstract：风电设备因其运行环境恶劣且长期处于动态负荷状态，关键部件的失效风险高，导致运维成本急剧上升。传统的定期维护与事后维修策略难以平衡设备可靠性、发电损失与维护成本之间的关系，制约了风电场运行的经济性与安全性。为解决上述问题，本文提出一种基于设备实时剩余寿命（RUL）预测的智能维护决策优化框架。本研究首先构建了面向风电设备多源监测数据的动态特征提取与健康状态评估模型，利用改进的深度卷积神经网络与长短期记忆网络（CNN-LSTM）融合方法，有效捕获传感器时序数据的退化趋势与早期故障特征。在此基础上，引入自适应退化轨迹建模方法，实现对关键部件剩余寿命的个体化、高精度概率预测，并量化预测不确定性。基于RUL预测结果，本文进一步提出一种多目标维护决策优化模型，以最小化全生命周期运维总成本，包括预防性维护、故障维修、发电损失及备件库存成本和最大化设备可用率为目标。模型综合考虑了预测不确定性、资源约束与风电场运行调度需求，并采用改进的多策略强化学习算法进行动态策略求解，实现从“预测”到“决策”的闭环优化。 Paper type：硕士论文
5	2026/01/10 06:13	袁*艺	本人本科毕业设计题目是基于SCADA数据的风电机组故障预警与系统开发，需要风电机组相关的数据集支撑才能实现，因此想申请一下这个数据集，希望可以同意，谢谢！
6	2025/12/31 05:14	苏*	论文题目：双馈风电机组的频率支撑控制策略设计与仿真数据在研究中的作用：我需要该风电场中的数据作为我毕设仿真的输入数据论文类型：本科毕设导师姓名：贾少锋
7	2025/12/21 00:56	薛*	论文题目：基于VMD与频域-时空分层混合神经网络的超短期风功率预测方法研究数据在研究中的作用：模拟预测论文类型：期刊/硕士论文导师姓名：陈荐
8	2025/12/10 18:51	刘*山	论文题目：博士论文数据在研究中的作用：验证算法论文类型：博士论文导师姓名：卜思齐
9	2025/12/06 01:26	王*鑫	我的研究方向是风电机组故障诊断大类的，想用此数据进行学术研究
10	2025/12/01 23:56	李*农	用于江西省风电机组故障诊断项目研究，学术研究之用