Application创新应用358电子技术第52卷第5期（总第558期）2023年5月的真实性，尽可能避免机组误判，也需要让技术人员能够对数据分析结果开展专业评估，对风电机组的真实状态监测结果来进行反馈，并将分析结果中存在的失准数据以及误差数据进行剔除，实现有用资源的挖掘，利用可靠信息内容来对风电机组的运行效果进行分析。如果技术人员通过评估发现风电机组中存在异常状态，就需要第一时间安排维修人员抵达实地进行设备检查，进一步明确故障问题，以此来进行针对性的设备异常故障问题的维修，为检修养护工作效率带来有效保障。2风电机组状态监测模型的结构组成数据采集层。数据采集层是整个风电机组状态监测系统的基础，能够根据风电机组的实际运行情况以及来对其各方面数据进行采集，从而为后续的数据储存、分析以及应用带来基本条件保证。一般来说，数据采集的主要对象可以分为内部以及外部这两方面。内部数据指的是风电机组中各个模块的运行参数，例如温度、振动、能量转换等方面的数据信息；而外部数据则是影响风电机组运行状态的外部因素相关数据，例如天气数据、地理信息等。此外，数据采集层中的硬件设备主要分布在风电机组内部以及风电场周边环境之中，利用其传感功能来进行各项信息的收集，并在本层进行信息数据的初步处理，将其中的重复数据以及无效数据进行清除，以此来节约储存空间，降低数据传输压力。数据储存层。数据储存层的储存介质主要0引言风电机组作为将风能转化为电能的关键设备，其内部组成较为复杂，因此需要使用大数据处理技术来实时获取状态参数，实现动态化监管效果，为其发电效率以及使用寿命带来有效保障。1基于大数据技术的风电机组状态监测流程海量数据的采集。风电机组在处于运行状态时会产生海量的实时数据，而大数据处理技术的应用，就可以通过在风电机组内容部的数据监测采集装置来获取大量的动态数据，实现数据的有效采集，例如轴承温度、风轮转速、设备振动等都是数据采集阶段的关键点。而在获取风电机组的实时数据之后，还可以利用内置的传输模块来将这些采集到的数据统一打包，并发送给相应的控制中心，将数据信息储存到大数据库之中，为后续的数据汇总分析与挖掘评估提供关键的资源素材。数据汇总与分析。大数据库中储存的数据体量极为庞大，包含了风电机组中不同采集部位与采集时间的数据信息，因此为了能够保证数据利用价值，尽可能降低系统运算的工作压力，就需要将数据库内部中的信息资源进行合理分类...
