风电机组监测数据可视分析研究

【摘要】：近年来,风力发电迅猛发展,风电场现场监测装置和通信装置越来越先进,风电机组监测数据量呈指数级增长,庞大的风机监测数据量使得风电场运行管理人员“一头雾水”,产生了“数据海量,知识匮乏”的问题。研究能将风电机组运行状态信息以更直观更迅速的方式显示出来并及时地将异常数据醒目地展现出来的可视化方法,有利于风电场运行管理人员从整体上把握数据,及时发现风电机组各个装置的潜在隐患信息,对保障风电机组安全稳定地运行具有举足轻重的意义。本文的目的在于结合风电机组监测数据时序、多维、快速的特点,提出直观有效的可视化方法,从而进行有效的数据分析。为此,针对目前风电机组监测数据可视化存在的直观性不强和交互性差的问题,分别从数据预处理,增强可视化的直观性与增强可视化的交互性三个方面进行了研究。首先,本文提出了基于随机森林与主成分分析的预处理方法,对风电机组监测数据进行了可视化前的预处理,以获得良好的数据分布结构,达到辅助可视化的目的。其次,在增强可视化的直观性方面,本文提出了散点图矩阵可视化和平行坐标图可视化,首先通过散点图矩阵获得各个属性的大致相关性,然后由平行坐标图展现整个数据集的全貌及属性相关的具体情况,提高了可视化的直观性。最后,在增强可视化的交互性方面,本文提出了多视图协同可视化方法,在平行坐标图中融合散点图、散点图矩阵,通过Overview+Detail交互方式及基于平行坐标的交互技术来实现多视图之间的协同可视分析,克服了单一可视化方法的缺陷,综合了多个可视化方法的优点,增强了可视化的交互性。基于以上可视化方法,本文给出了风电机组监测数据的可视化应用结果,结合风电机组监测数据时序、多维、快速的特点,进一步展开了可视分析,通过图形图像的方式将监测数据的属性相关性、数据集中特性及分布规律进行了直观地展现及分析。 【关键词】：多维数据 风电机组监测数据 多视图协同可视分析 可视分析
【学位授予单位】：东北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 课题研究现状分析12-14
• 1.2.1 风电机组监测数据预处理研究现状12-13
• 1.2.2 多维数据可视化方法研究现状13
• 1.2.3 多视图协同可视化方法研究现状13-14
• 1.3 课题研究内容14
• 1.4 全文工作安排14-16
• 第2章 风电机组状态监测及可视化介绍16-22
• 2.1 风电机组状态监测介绍16
• 2.2 可视化相关概念16-19
• 2.2.1 可视化概述16-19
• 2.2.2 可视化数据类型19
• 2.3 多维数据可视化介绍19-21
• 2.3.1 可视化技术19-20
• 2.3.2 交互技术20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 风电机组监测数据预处理22-30
• 3.1 风电机组监测数据特征分析22-23
• 3.2 风电机组监测数据清洗23-24
• 3.2.1 重复记录清洗23-24
• 3.2.2 缺失值清洗24
• 3.3 基于随机森林的相似性度量24-27
• 3.3.1 随机森林方法提出的背景24-25
• 3.3.2 随机森林方法的主要功能分析25
• 3.3.3 基于随机森林的相似性度量步骤25-27
• 3.4 基于主成分分析的特征变换27-29
• 3.4.1 主成分分析算法提出的背景27-28
• 3.4.2 基于主成分分析的特征变换步骤28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 第4章 风电机组监测数据可视化方法研究30-39
• 4.1 监测数据可视化需求分析30
• 4.2 散点图矩阵可视化方法30-31
• 4.2.1 算法提出背景30-31
• 4.2.2 算法基本思想31
• 4.3 平行坐标图可视化方法31-33
• 4.3.1 算法提出背景31-32
• 4.3.2 算法基本思想32-33
• 4.4 基于平行坐标的多视图协同可视化方法33-37
• 4.4.1 多视图协同可视分析模型34
• 4.4.2 多视图协同可视化方法设计34-37
• 4.5 本章小结37-39
• 第5章 风电机组监测数据可视化方法的应用与实现39-46
• 5.1 数据的获取39
• 5.2 数据预处理39-40
• 5.3 散点图矩阵可视化方法的应用与实现40-41
• 5.4 平行坐标可视化方法的应用与实现41-43
• 5.5 多视图协同可视化的应用与实现43-46
• 结论46-48
• 参考文献48-52
• 攻读学位期间发表的学术论文52-53
• 致谢53

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