4.1. Data sourceThe data used in th

4.1. Data source

The data used in this work were archived values from onshore MW class WTGs, from wind farms located in Canada containing more than 50 turbines. Values were measured at 1 Hz, but ten-minute averages were used in order to reduce the effects of outliers, noise and auto-correlation. Underperformance was simulated to allow us to measure the method's performance, i.e the time it takes to detect a shift of a given amplitude. Quality control of the data was accomplished by keeping only points were the WTG is available; producing power; and outliers were removed with a method inspired by the one used by Park et al. [12]. We define outliers as values that are not corresponding to normal operating conditions or if the WTG is not available over the whole ten minute period. Values resulting of an erroneous measurement or a database error are also removed. The purpose of removing these outliers is to increased the precision of the power curve and, thus, the reliability of the proposed monitoring method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.1. แหล่งข้อมูลข้อมูลที่ใช้ในงานนี้ได้เก็บค่าจากบนบก MW คลา WTGs จากฟาร์มลมในประเทศแคนาดาที่ประกอบด้วยมากกว่า 50 กังหัน มีวัดค่าที่ 1 Hz แต่ค่าเฉลี่ย 10 นาทีถูกนำมาใช้เพื่อลดผลกระทบของ outliers เสียง และความ สัมพันธ์อัตโนมัติ Underperformance คือจำลองเพื่อช่วยให้เราสามารถวัดประสิทธิภาพของวิธีการ เวลาใช้ในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของคลื่นที่กำหนดเช่น ควบคุมคุณภาพของข้อมูลสามารถทำได้โดยการรักษาเฉพาะจุดได้ WTG มี ผลิตพลังงาน และ outliers ถูกเอาออก ด้วยวิธีการโดยใช้โดย Park et al. [12] เรากำหนด outliers เป็นค่าที่ได้ไม่สอดคล้องกับสภาพการใช้งานปกติ หรือถ้า WTG ไม่พร้อมใช้งานมากกว่า ทั้งสิบนาทีระยะเวลา ส่งผลให้ค่าของการวัดผิดพลาดหรือข้อผิดพลาดของฐานข้อมูลจะถูกเอาออก วัตถุประสงค์ของการลบ outliers เหล่านี้จะเพิ่มความแม่นยำของโค้งพลังงานและ ดังนั้น ความน่าเชื่อถือของวิธีการตรวจสอบเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.1 แหล่งข้อมูล

ข้อมูลที่ใช้ในงานนี้ถูกเก็บไว้ค่าจากระดับเมกะวัตต์บนบก WTGs จากฟาร์มลมอยู่ในแคนาดาที่มีมากกว่า 50 กังหัน ค่าวัดที่ 1 เฮิรตซ์ แต่ค่าเฉลี่ยสิบนาทีถูกนำมาใช้เพื่อลดผลกระทบของค่าผิดปกติเสียงและอัตโนมัติสัมพันธ์ underperformance จำลองเพื่อให้เราสามารถวัดประสิทธิภาพของวิธีการคือเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของคลื่นที่กำหนด การควบคุมคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับการประสบความสำเร็จโดยการรักษาจุดเท่านั้นเป็น WTG สามารถใช้ได้; ผลิตพลังงาน; และค่าผิดปกติถูกถอดออกด้วยวิธีการแรงบันดาลใจจากคนที่ใช้โดยพาร์ค, et al [12] เรากำหนดค่าผิดปกติเป็นค่าที่ไม่สอดคล้องกับสภาพการใช้งานปกติหรือถ้า WTG ไม่สามารถใช้ได้ในช่วงระยะเวลาสิบนาทีทั้ง ค่าที่เกิดจากการวัดผิดพลาดหรือข้อผิดพลาดฐานข้อมูลจะถูกลบออกยัง วัตถุประสงค์ของการลบค่าผิดปกติเหล่านี้คือการเพิ่มขึ้นของความแม่นยำของเส้นโค้งอำนาจและทำให้ความน่าเชื่อถือของวิธีการตรวจสอบที่นำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.1 . แหล่งข้อมูลข้อมูลที่ใช้ในงานนี้มีเก็บค่าจากบนบก MW คลาส wtgs จากลมอยู่ในแคนาดาที่มีมากกว่า 50 กังหัน วัดค่า 1 Hz แต่ค่าเฉลี่ย 10 นาทีถูกใช้เพื่อลดผลกระทบของค่าผิดปกติ เสียงรถยนต์ ) underperformance ) ที่จะช่วยให้เราสามารถวัดประสิทธิภาพของวิธีการ เช่น เวลาที่ใช้ในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของให้เล . การควบคุมคุณภาพของข้อมูลได้ โดยการรักษาจุดเดียวคือ wtg สามารถใช้ได้ ; การผลิตพลังงาน และเมื่อถูกกำจัดด้วยวิธีการที่ได้รับแรงบันดาลใจจากที่ใช้โดยปาร์ค et al . [ 12 ] เมื่อเรากำหนดเป็นค่าปกติที่ไม่สอดคล้องกับเงื่อนไข หรือถ้า wtg ไม่สามารถใช้ได้ทั่วทั้งระยะเวลา 10 นาที คุณค่าที่เกิดจากการวัดที่ผิดพลาดหรือข้อผิดพลาดของฐานข้อมูลยังลบออก วัตถุประสงค์ของการผิดปกติเหล่านี้คือการเพิ่มความแม่นยำของเส้นโค้งพลังงานและ จึง เสนอการตรวจสอบความน่าเชื่อถือของวิธี