本文關鍵詞： 多維數(shù)據(jù) 風電機組監(jiān)測數(shù)據(jù) 多視圖協(xié)同可視分析 可視分析　出處：《東北電力大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：近年來,風力發(fā)電迅猛發(fā)展,風電場現(xiàn)場監(jiān)測裝置和通信裝置越來越先進,風電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,龐大的風機監(jiān)測數(shù)據(jù)量使得風電場運行管理人員“一頭霧水”,產生了“數(shù)據(jù)海量,知識匱乏”的問題。研究能將風電機組運行狀態(tài)信息以更直觀更迅速的方式顯示出來并及時地將異常數(shù)據(jù)醒目地展現(xiàn)出來的可視化方法,有利于風電場運行管理人員從整體上把握數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)風電機組各個裝置的潛在隱患信息,對保障風電機組安全穩(wěn)定地運行具有舉足輕重的意義。本文的目的在于結合風電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)時序、多維、快速的特點,提出直觀有效的可視化方法,從而進行有效的數(shù)據(jù)分析。為此,針對目前風電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化存在的直觀性不強和交互性差的問題,分別從數(shù)據(jù)預處理,增強可視化的直觀性與增強可視化的交互性三個方面進行了研究。首先,本文提出了基于隨機森林與主成分分析的預處理方法,對風電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)進行了可視化前的預處理,以獲得良好的數(shù)據(jù)分布結構,達到輔助可視化的目的。其次,在增強可視化的直觀性方面,本文提出了散點圖矩陣可視化和平行坐標圖可視化,首先通過散點圖矩陣獲得各個屬性的大致相關性,然后由平行坐標圖展現(xiàn)整個數(shù)據(jù)集的全貌及屬性相關的具體情況,提高了可視化的直觀性。最后,在增強可視化的交互性方面,本文提出了多視圖協(xié)同可視化方法,在平行坐標圖中融合散點圖、散點圖矩陣,通過Overview+Detail交互方式及基于平行坐標的交互技術來實現(xiàn)多視圖之間的協(xié)同可視分析,克服了單一可視化方法的缺陷,綜合了多個可視化方法的優(yōu)點,增強了可視化的交互性�；谝陨峡梢暬椒�,本文給出了風電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)的可視化應用結果,結合風電機組監(jiān)測數(shù)據(jù)時序、多維、快速的特點,進一步展開了可視分析,通過圖形圖像的方式將監(jiān)測數(shù)據(jù)的屬性相關性、數(shù)據(jù)集中特性及分布規(guī)律進行了直觀地展現(xiàn)及分析。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of wind power generation, the field monitoring devices and communication devices of wind farms are more and more advanced, and the monitoring data of wind turbines are increasing exponentially. The huge amount of fan monitoring data makes the managers of wind farm operation "confused", resulting in "huge amount of data." The problem of lack of knowledge. This paper studies the visualization method that can display wind turbine operating state information in a more intuitive and rapid manner and display the abnormal data in a timely manner. It is beneficial to the wind farm operation management personnel to grasp the data as a whole and to find out the potential hidden trouble information of each wind turbine unit in time. The purpose of this paper is to combine the monitoring data sequence of wind turbine with the characteristics of multidimensional and fast, and to put forward an intuitive and effective visualization method to ensure the safe and stable operation of wind turbine. In order to carry out effective data analysis, aiming at the problems of visualization of monitoring data of wind turbine units, which are not intuitive and poor in interaction, the data preprocessing is carried out separately from the point of view of data preprocessing. In this paper, three aspects of visual visualization and visualization interaction are studied. Firstly, a preprocessing method based on stochastic forest and principal component analysis (PCA) is proposed to preprocess the monitoring data of wind turbine before visualization. In order to obtain a good data distribution structure and achieve the purpose of auxiliary visualization. Secondly, in the aspect of enhancing visualization visualization, this paper proposes scatter plot matrix visualization and parallel coordinate graph visualization. Firstly, the correlation of each attribute is obtained by scatter plot matrix, and then the whole picture of the whole data set and the specific condition of attribute correlation are presented by parallel coordinate graph, which improves the visualization intuition.Finally, In order to enhance the interaction of visualization, this paper proposes a method of multi-view collaborative visualization, which combines scattered plot, scatter plot matrix in parallel coordinate graph. The cooperative visual analysis among multiple views is realized through Overview Detail interaction and interaction technology based on parallel coordinates, which overcomes the defects of single visualization method and integrates the advantages of multiple visualization methods. Based on the above visualization methods, this paper gives the visual application results of wind turbine monitoring data, combined with the time series, multidimensional and fast characteristics of wind turbine monitoring data, the visual analysis is further carried out. The attribute correlation, the characteristics of data set and the distribution law of the monitored data are displayed and analyzed intuitively by the way of graph and image.
【學位授予單位】：東北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM315

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 孫品一 ,陳秉二 ,薛建欣;流動可視化技術的狀況及其動向[J];甘肅工業(yè)大學學報;1985年01期

2 陳秉二,薛建欣,孫品一;流動可視化技術及其動向[J];大電機技術;1986年01期

3 李玉香;發(fā)動機可視化技術的研究開發(fā)[J];柴油機設計與制造;1998年02期

4 沈海軍,郭萬林;結構疲勞壽命、可靠性可視化技術與虛擬疲勞設計[J];機械設計;2003年03期

5 于吉紅;董久敏;蘇濤;白曉明;葛先軍;;數(shù)據(jù)挖掘可視化技術應用與研究[J];海軍航空工程學院學報;2006年01期

6 劉旭龍;洪文學;劉平;吳振英;;一種用于評估面癱嚴重程度的可視化方法[J];燕山大學學報;2010年02期

7 朱道學;張瑞;陳金芳;;可視化方法在化工傳遞研究過程中的進展[J];武漢工程大學學報;2011年06期

8 劉曉平;陳欣;路強;唐益明;;功能樹相似推理過程的可視化方法研究[J];圖學學報;2012年04期

9 鄧揚晨,張衛(wèi)紅,錢衛(wèi),章怡寧;一種多元函數(shù)的可視化方法[J];飛機設計;2002年04期

10 盛莉莉;;車削溫度場的可視化研究[J];上海第二工業(yè)大學學報;2005年04期

相關會議論文 前10條

1 陳洪亮;譚建榮;;基于相密度的混沌吸引子可視化方法研究[A];中國圖象圖形學會第十屆全國圖像圖形學術會議（CIG’2001）和第一屆全國虛擬現(xiàn)實技術研討會（CVR’2001）論文集[C];2001年

2 吳曉莉;史美萍;;晶體生長實驗流場數(shù)據(jù)的可視化研究[A];’2004系統(tǒng)仿真技術及其應用學術交流會論文集[C];2004年

3 余弦;吳鋒;;一種危險品運輸車輛監(jiān)控信息可視化方法[A];浙江省信號處理學會2011學術年會論文集[C];2011年

4 柳佳佳;;可視化與地圖學[A];中國地理信息系統(tǒng)協(xié)會第四次會員代表大會暨第十一屆年會論文集[C];2007年

5 吳鵬;李思昆;;基于本體論的社會網絡信息建模與可視化方法[A];中國計算機圖形學進展2008--第七屆中國計算機圖形學大會論文集[C];2008年

6 張毅;華一新;曹亞妮;曹一冰;;面向談判劃界的國界信息可視化方法研究與實踐[A];第四屆“測繪科學前沿技術論壇”論文精選[C];2012年

7 劉曉平;李書杰;石慧;;規(guī)律維問題初探[A];計算機技術與應用進展——全國第17屆計算機科學與技術應用（CACIS）學術會議論文集（下冊）[C];2006年

8 周獻中;顧衛(wèi)江;;一個基于過程的可視化決策系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[A];西部開發(fā)與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學會第12屆年會論文集[C];2002年

9 趙志強;阮宗才;陸祖宏;;一種三維腦圖像數(shù)據(jù)遠程可視化新方法[A];第十三屆全國圖象圖形學學術會議論文集[C];2006年

10 季浩;李書杰;劉曉平;;規(guī)律維的建模與可視化方法研究[A];全國第19屆計算機技術與應用（CACIS）學術會議論文集（下冊）[C];2008年

相關重要報紙文章 前1條

1 本報記者 李聞芝;可視化技術推動制品品質提升[N];中國化工報;2005年

相關博士學位論文 前10條

1 雋立然;面向個人基因組變異的功能注釋與可視化方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

2 盧德寶;復雜地形條件下基于電阻率法的對地可視化監(jiān)測技術研究[D];南京大學;2015年

3 馮朝路;心臟組織分割與可視化關鍵算法研究[D];東北大學;2014年

4 李杰;地理觀測數(shù)據(jù)時空可視化方法研究[D];天津大學;2015年

5 張雷;心臟電生理的快速仿真和交互式可視化方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

6 吳曉莉;面向空間遙科學實驗的流場可視化技術研究[D];國防科學技術大學;2007年

7 孫揚;多變元網絡數(shù)據(jù)可視化方法研究[D];國防科學技術大學;2010年

8 王安慧;基因組信息的計算機可視化若干關鍵技術研究[D];東北大學;2010年

9 康蘇海;三維水動力數(shù)值模擬及可視化研究[D];大連理工大學;2011年

10 呂新榮;基于CTA影像的血管可視化技術研究[D];西安電子科技大學;2009年

相關碩士學位論文 前10條

1 陳敏;基于元圖的關聯(lián)規(guī)則可視化方法[D];河北師范大學;2015年

2 何薔;克隆代碼可視化系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

3 查燕平;基于非常規(guī)突發(fā)事件的人工社會可視化方法研究[D];北京理工大學;2015年

4 關岳;大規(guī)模微博數(shù)據(jù)的品牌檢索與可視化[D];大連理工大學;2015年

5 賀瀟磊;軟件網絡拓撲與參數(shù)可視化研究與分析[D];東北大學;2013年

6 朱曉丹;大規(guī)模復雜電磁環(huán)境三維可視化研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學;2015年

7 吳長龍;人體肺部理想二分叉氣道樹的構造和可視化[D];東北大學;2014年

8 朱宗喜;鋼桁梁橋可視化研究[D];蘭州交通大學;2015年

9 王博;鋼筋混凝土橋梁可視化及信息管理研究[D];蘭州交通大學;2015年

10 田野;不同震源類型的可視化識別研究[D];廣西師范大學;2015年

，

本文編號：1511443