现状
风电场生成大量结构化和非结构化数据，这些数据存储在SCADA、SAP、文件系统等各种系统中。 SCADA 数据提供每个涡轮机的状况、运行状况、控制和性能等参数,这些参数有助于了解每个涡轮机的功率输出、运行性能、健康状况和维护状况。 根据这些不同的参数，该公司现有的应用程序可以在出现任何错误时发出警报，包括机械部件故障、发电机故障、齿轮箱故障等。
风电场生成大量结构化和非结构化数据，这些数据存储在SCADA、SAP、文件系统等各种系统中。 SCADA 数据提供每个涡轮机的状况、运行状况、控制和性能等参数,这些参数有助于了解每个涡轮机的功率输出、运行性能、健康状况和维护状况。 根据这些不同的参数，该公司现有的应用程序可以在出现任何错误时发出警报，包括机械部件故障、发电机故障、齿轮箱故障等。
由于信息存储在多个系统中，收到警报后，风电场运营团队需要获取与故障风机、位置、材料库存可用性、相关技术维修说明等相关的数据， 以便立即了解并解决错误,现场工程师很难立即获取并采取行动。 此外，收集和验证“预防性维护”和“不合规”报告需要高延迟、大量时间和精力。
我们创建了一个可扩展且强大的数据平台，为智能行动提供支持。 使用强大的数据库架构来存储不断增长的任何种类和任何类型的数据，站点工程师可以在数据平台查看详细信息。 其中包括来自SCADA系统的过去24小时警报和警告状态、来自SAP系统的材料状态、 来自文件系统的相关技术维修说明文档以及之前的预防性维护和不合规报告状态， 一旦发生任何事情，以分析仪表板形式呈现的数据驱动智能可帮助工程师采取与风力涡轮机相关的必要纠正措施。
