本文關(guān)鍵詞： 多維數(shù)據(jù) 風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)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(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來(lái),風(fēng)力發(fā)電迅猛發(fā)展,風(fēng)電場(chǎng)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)裝置和通信裝置越來(lái)越先進(jìn),風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),龐大的風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量使得風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行管理人員“一頭霧水”,產(chǎn)生了“數(shù)據(jù)海量,知識(shí)匱乏”的問(wèn)題。研究能將風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)信息以更直觀更迅速的方式顯示出來(lái)并及時(shí)地將異常數(shù)據(jù)醒目地展現(xiàn)出來(lái)的可視化方法,有利于風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行管理人員從整體上把握數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組各個(gè)裝置的潛在隱患信息,對(duì)保障風(fēng)電機(jī)組安全穩(wěn)定地運(yùn)行具有舉足輕重的意義。本文的目的在于結(jié)合風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)序、多維、快速的特點(diǎn),提出直觀有效的可視化方法,從而進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析。為此,針對(duì)目前風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化存在的直觀性不強(qiáng)和交互性差的問(wèn)題,分別從數(shù)據(jù)預(yù)處理,增強(qiáng)可視化的直觀性與增強(qiáng)可視化的交互性三個(gè)方面進(jìn)行了研究。首先,本文提出了基于隨機(jī)森林與主成分分析的預(yù)處理方法,對(duì)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化前的預(yù)處理,以獲得良好的數(shù)據(jù)分布結(jié)構(gòu),達(dá)到輔助可視化的目的。其次,在增強(qiáng)可視化的直觀性方面,本文提出了散點(diǎn)圖矩陣可視化和平行坐標(biāo)圖可視化,首先通過(guò)散點(diǎn)圖矩陣獲得各個(gè)屬性的大致相關(guān)性,然后由平行坐標(biāo)圖展現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)集的全貌及屬性相關(guān)的具體情況,提高了可視化的直觀性。最后,在增強(qiáng)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(biāo)圖中融合散點(diǎn)圖、散點(diǎn)圖矩陣,通過(guò)Overview+Detail交互方式及基于平行坐標(biāo)的交互技術(shù)來(lái)實(shí)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(gè)可視化方法的優(yōu)點(diǎn),增強(qiáng)了可視化的交互性�；谝陨峡梢暬椒�,本文給出了風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可視化應(yīng)用結(jié)果,結(jié)合風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)序、多維、快速的特點(diǎn),進(jìn)一步展開(kāi)了可視分析,通過(guò)圖形圖像的方式將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的屬性相關(guān)性、數(shù)據(jù)集中特性及分布規(guī)律進(jìn)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(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM315

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本文編號(hào)：1511443