1、“.....本文对大数据在大型风电企业中的生产管理应用技术人员维护技能和经验，提升机组运维能力和水平。因此，大数据在大型风电企业生产管理中的应用研究对于风电企业管理模式生产效率和产能的提升具有重大意义。参考文献姚剑平浅论风电场日常管理中的个关键控制项中国农业机械工业协会风能设备大数据在风电生产管理中的应用研究论文原稿制策略，重点进行分析研究，加入风机运行状态参数识别技术，开发智能偏航智能变桨智能解缆智能测试智能加热冷却等控制技术，提高风电机组可利用率和产能。小结风电场的运行大数据中蕴藏了大量的信息。通过集中预测......”。

2、“.....可以提高风电场气象信息地理信息测风塔数据直接传到区域分子公司或集团总部，在原有的温度气压湿度降雨量风向风力等参考变量的基础上，增加同区域风电场群差异化校正同风向关联风电场管道效应校正等因素，提高功率预测的准确性。劣化分析。研究各部件异口数量计量点位置及精度测控装置配置通讯网络要求等设计标准，明确设备厂家应提供的数据点数和接口软件。开发标准化软件。应在风电场开发通用的平台，研究不同风电机组变流器的通讯协议控制方式状态分类判断逻辑和计算方法，建立适用数据价值大数据的关键不仅在于大，更在于价值含量和挖掘成本......”。

3、“.....大型风电企业现有的生产数据或许还未达到大数据的级别，但就其行业特点而言，产生的价值却是颠覆性的。底层突破，统数据判断和计算标准对于风电企业来讲，风企业要制定数据管理标准，统数据库及数据的存储方式结构等技术要求，独立建设开放的自己掌控的数据仓库，为风电企业技术人员和合作伙伴提供数据。大数据在风电生产管理中的应用研究论文原稿。速率高。风电企业的生产数据主要来源于温度压力论风电场日常管理中的个关键控制项中国农业机械工业协会风能设备分会年度论文集张世惠风电场生产运营管理研究中国农业机械工业协会风能设备分会年度论文集......”。

4、“.....数据价值大数据的关键不仅在据中蕴藏了大量的信息。通过集中预测，深入挖掘气象信息，可以提高天气和功率预测的准确性，科学制定调度计划检修计划，减少检修弃风损失通过算法模型和工具开发，深入挖掘设备运行数据，可以预判设备劣化趋势，精准判断故障部件，计算电量损失道效应校正等因素，提高功率预测的准确性。劣化分析。研究各部件异常运行工况与参数的关联关系，如风向仪不准时，与机舱方向风速功率的变化规律叶片角度时，与风速负荷振动叶根载荷的变化规律，及早发现设备劣化趋势，开展状态检修维护......”。

5、“.....属于典型的机器大数据，更新速率非常快，般每秒次。按大型风电企业的体量估算，每秒将有万个实时数据，在不压缩的情况下，每月将产生约的生产数据，每年将产生约的生产数据。式各样的传感器，属于典型的机器大数据，更新速率非常快，般每秒次。按大型风电企业的体量估算，每秒将有万个实时数据，在不压缩的情况下，每月将产生约的生产数据，每年将产生约的生产数据。开放式数据仓库。数据是分析研究的基础，风组变流器的通讯协议控制方式状态分类判断逻辑和计算方法......”。

6、“.....自动完成差异化输入标准化输出。科学组织加快推进，深入挖掘大数据蕴藏价值大型风电企业应成立常设机构，集中尖端技能人才，以下述研究方向为重于大，更在于价值含量和挖掘成本。单以数据规模衡量，大型风电企业现有的生产数据或许还未达到大数据的级别，但就其行业特点而言，产生的价值却是颠覆性的。速率高。风电企业的生产数据主要来源于温度压力转速振动方向角度電压电流频率等各，提高产能通过智能作业指导库和专家在线指导平台建设，可以集成专业技术人员维护技能和经验，提升机组运维能力和水平。因此......”。

7、“.....参考文献姚剑平能控制。研究风电机组各部件的控制策略，特别是定值式周期式的简单控制策略，重点进行分析研究，加入风机运行状态参数识别技术，开发智能偏航智能变桨智能解缆智能测试智能加热冷却等控制技术，提高风电机组可利用率和产能。小结风电场的运行大，细化研究课题，加快大数据的分析研究和价值挖掘。集中预测。可将风电场气象信息地理信息测风塔数据直接传到区域分子公司或集团总部，在原有的温度气压湿度降雨量风向风力等参考变量的基础上......”。

8、“.....明确风电机组和升压站的保护及自动化装置的设备网口数量计量点位置及精度测控装置配置通讯网络要求等设计标准，明确设备厂家应提供的数据点数和接口软件。开发标准化软件。应在风电场开发通用的平台，研究不同风电机进行了研究及探讨，分析了其中存在的问题，并提出了系列的工作建议。分布式计算模式。大型风电企业大数据平台按级搭建，从层次上看，越往上层数据量越大。因此，应本着底层优先的原则，分层明晰各层计算界面......”。

9、“.....大数据在风电生产管理中的应用研究论文原稿。分布式计算模式。大型风电企业大数据平台按级搭建，从层次上看，越往上层数据量越大。因此，应天气和功率预测的准确性，科学制定调度计划检修计划，减少检修弃风损失通过算法模型和工具开发，深入挖掘设备运行数据，可以预判设备劣化趋势，精准判断故障部件，计算电量损失，提高产能通过智能作业指导库和专家在线指导平台建设，可以集成专运行工况与参数的关联关系，如风向仪不准时，与机舱方向风速功率的变化规律叶片角度时，与风速负荷振动叶根载荷的变化规律，及早发现设备劣化趋势......”。