1、“.....根据监测信息，制定风电机组的维护方案，最大程度上避免严重故障的发生。基于大数据实现风电机组常见故障处理在风电机组运行中，些突发问题也有可能导致风电机组出现异常工况或严重故障。在风电机组出现故障后，如何尽快确定故障发生位置和故障产生原因，是技术人员必须要解决的问题。大数据处理技术在状态监测方面的应用，也可以为故障处理带来极大的便利。方面，大数据技术可以实现对风电机组工况的实时监督和同然后系统可以回溯异常数据并找出产生异常数据的设备，从而发现故障所在。这样就帮助技术人员确定了检修目标，实现了风电机组异常问题的及时处理。应用层还提供了信息反馈功能，完成处理后重新获取该位置的状态参数，以便于技术人员判断故障是否彻底被排除。如果确认风电机组恢复正常运行，则将本次处理记录生成日志，保留在数据库中......”。

2、“.....和等分布式数据库具备高吞吐量和高容错率特点。分析层该层集成有完成训练的神经网络预测模型。该模型能够应用大数据分析技术，对地理信息数据天气数据以及状态监测数据进行分析处理，以完成风电设备的异常状态预测。在海量数据处理中，传统的神经网络训练方法很容易出现因内存不足而无法训练或耗时较长问题。为了解决该问题，本文研究引入了开源云计算平台，由此，为了提高数据利用价值和减轻系统运算压力，会在数据库内按照多个指标将其分类存储。例如以时间作为分类指标进行数据划分。技术人员就可以动态的掌握个时间段里风电机组的运行状态，并且通过绘制以时间为轴的坐标系，观察风电机组状态变化曲线。摘要风电机组日常运行产生的各项参数，可以直观的反映出内部各个模块的实时状态。风电机组状态监测中大数据处理技术的应用新能源论文......”。

3、“.....根据评估结果，如果发现风电机组些部位有异常情况，则安排维修人员通过实地检查，做出进步的判断和处理。这样既可以减轻风电机组维护人员的压力，又能够提高检修工作的效率。风电机组状态监测中大数据处理技术的应用新能源论文。基于大数据的风电机组状态监测流程海量数据的采集阶段提供海量的实时数据，是应用大数据处理技术的必要前提。在风电机组内部，分布着大量的摘要风电机组日常运行产生的各项参数，可以直观的反映出内部各个模块的实时状态。表风电机组系统提供的海量监测数据数据汇总与分析阶段数据库内存储的海量数据，由于采集部位不同采集时间不同，为了提高数据利用价值和减轻系统运算压力，会在数据库内按照多个指标将其分类存储。例如以时间作为分类指标进行数据划分。技术人员就可以动态的掌握个时间段里风电机组的运行状态，并且通过绘制以时间为轴的坐标系，电机组运行稳定......”。

4、“.....结束语在我国风电市场不断成熟的背景下，风电机组状态监测和运维管理也逐渐引起了风电场的重视。同时，随着大数据技术传感器技术的发展，能够实现对风电机组整体运行状态的全面实时监控。通过同步反馈异常工况及时进行故障报警，帮助设备管理人员随时随地的掌握风电机组的详细情况，并且利用专业知识对异常工况故障问题进行有效处理，极大的保证了风电机组的运行安全。今后要继续重视前沿技术且不容易发现安全隐患。利用大数据处理技术，直接获取风电机组各部位的运行参数，可以让设备管理人员目了然的监测运行情况。根据监测信息，制定风电机组的维护方案，最大程度上避免严重故障的发生。基于大数据实现风电机组常见故障处理在风电机组运行中，些突发问题也有可能导致风电机组出现异常工况或严重故障。在风电机组出现故障后，如何尽快确定故障发生位置和故障产生原因，是技术人员必须要解决的问题......”。

5、“.....如果两组数据的对比结果差距较大，说明风电机组存在异常运行状态。然后系统可以回溯异常数据并找出产生异常数据的设备，从而发现故障所在。这样就帮助技术人员确定了检修目标，实现了风电机组异常问题的及时处理。应用层还提供了信息反馈功能，完成处理后重新获取该位置的状态参数，以便于技术人员判断故障是否彻底被排除。如果确认风电机组恢复正常运行，则将本次处理记录生成具备可伸缩高性能以及高可靠特点。服务器可在的支持下实现大规模结构化存储集群的搭建。深入分析发现，和等分布式数据库具备高吞吐量和高容错率特点。分析层该层集成有完成训练的神经网络预测模型。该模型能够应用大数据分析技术，对地理信息数据天气数据以及状态监测数据进行分析处理，以完成风电设备的异常状态预测。在海量数据处理中，传统的神经网络训练方法很容易出风电机组状态监测中大数据处理技术的应用新能源论文应用......”。

6、“.....像技术技术等，在风电机组监测管理方面均有重大发展潜力。参考文献张少敏，毛冬，王保义大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用电力系统自动化，赵梦露，胡睿试论大数据技术在风电机组运行状态监测评估中的应用电子世界，时静，闫小春基于机组运行大数据的风机健康度预警系统第届中国风电后市场专题研讨会朱伟刚大数据处理技术在风电机组状态监测中的运用科学技术创新直观的验证大数据处理技术在风电机组状态监测方面的运用效果，本风电场分别选取了大数据处理技术应用前和应用后年里故障发生次数，并进行对比。通过对比发现，在未使用大数据处理技术时，风电机组年内累积发生起故障，其中有次严重故障。机组发电的连续性较差。在应用大数据处理技术后，风电机组在年内监测到异常工况次，经过及时处理，次异常情况得到了有效处理，全年仅发生起故障，经过技术人员抢修未造成严重事故。全年发......”。

7、“.....赵梦露，胡睿试论大数据技术在风电机组运行状态监测评估中的应用电子世界，时静，闫小春基于机组运行大数据的风机健康度预警系统第届中国风电后市场专题研讨会朱伟刚大数据处理技术在风电机组状态监测中的运用科学技术创新，。关键词神经网络大数据技术状态监测风电机组风能作为种无污染可再生且开发成熟度较高的清洁能源，目前已状态监测方面的应用，也可以为故障处理带来极大的便利。方面，大数据技术可以实现对风电机组工况的实时监督和同步反馈。只要风电机组的运行参数异常，系统会自动进行报警，提醒技术人员引起重视。这样就可以在出现重大故障前，及时采取应对措施，避免故障损失的扩大化。另方面，通过大数据分析，还能够向技术人员提供些维修建议，这对于及时排除故障恢复风电机组正常运行也有显著的帮助。大数据技术应用前后的效果对比为了更志......”。

8、“.....大数据在风电机组状态监测中的具体应用基于大数据制定风电机组日常维修方案随着各行各业对电力能源需求的不断上涨，风电场的发电任务更重，这也直接造成了风电机组经常会超负荷运行。长此以往，风电机组发生故障的规律也会明显的上升。为了能够让风电机组始终平稳高效的运行，风电场方面必须要定期做好风电机组的维修工作。但是风电机组的内部组成复杂，各类元件设备种类和数量较多，人工检修费时费力，现因内存不足而无法训练或耗时较长问题。为了解决该问题，本文研究引入了开源云计算平台，由此神经网络得以与框架结合，并行化运行方式也由此实现。并行化运行方式支持下，分析层能够对训练样本进行并行地批量训练，模型的运行速度及精度均大幅提升。应用层根据上层得出的分析结果，通过系统自动或人工手动两种形式发布指令，控制风电机组前端的些电气设备，作出相应的动作。将分析结果，得到了广泛的利用......”。

9、“.....存储层该层选用的存储介质为和等分布式数据库。作为基于的数据仓库工具，能够提供类查询功能，并能够实现作业与语句之间的转译。通过转译即可保证语句在上的执行，也能实现并行运行大批量数据处理任务功能。作为构建在上的分布式列存储系统，风电机组状态监测中大数据处理技术的应用新能源论文风电场的重视。同时，随着大数据技术传感器技术的发展，能够实现对风电机组整体运行状态的全面实时监控。通过同步反馈异常工况及时进行故障报警，帮助设备管理人员随时随地的掌握风电机组的详细情况，并且利用专业知识对异常工况故障问题进行有效处理，极大的保证了风电机组的运行安全。今后要继续重视前沿技术的应用，除了大数据技术外，像技术技术等，在风电机组监测管理方面均有重大发展潜力。参考文献张少敏，毛冬反馈。只要风电机组的运行参数异常，系统会自动进行报警，提醒技术人员引起重视......”。