Turbitnutzt die historischen und Live-Daten, um die Überwachung zu starten. Zusätzlich zu den 10-Minuten-SCADA-Daten verwendet Turbit Statusdaten und hochaufgelöste Daten, um von Turbit generierte Ereignisse zu priorisieren und zu filtern.
Wenn Sie kein AMS verwenden, stellt Turbit auch eine direkte Verbindung her(Direktverbindung) zum Windpark her:
Wenn Sie Windparks direkt mit Turbit verbinden, ist das Holen und Speichern von Sekundendaten möglich. Lesen Sie mehr über die Vorteile dieses Ansatzes Hier.
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Haben Sie Ihre eigene Datenbanklösung kann Turbit entweder eine sichere direkte Verbindung zu Ihrer Datenbank herstellen oder Sie können Daten an uns übertragen.
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Dies geht ganz einfach überTurbits API. Sie müssen lediglich einen Client erstellen, der eine Verbindung zur Turbit-API herstellt und ein JSON-Objekt pusht. Den Rest erledigt Turbit dann automatisch. Dies ist sehr nützlich, wenn Sie über Daten von Drittsystemen verfügen, die nicht im AMS integriert sind.
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Alle historischen Daten aus verschiedenen Quellen sind dann einfach über die API von Turbit zugänglich. Sie können Ihre eigenen Skripte erstellen oder andere Drittanbieter problemlos mit Turbit verbinden.
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Erfahren Sie mehr über die Turbit-API und ihre Anwendungen und FunktionenHier.
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Zusammen mit Turbits Partner, können Sie auch Vibrationsblattdaten und CMS-Daten in die KI-Überwachung von Turbit.integrieren
Datenanforderungen
Turbit trainiert neuronale Netze für jede der überwachten Komponenten. Je nachdem, welche Module von Turbit Sie aktiviert haben, gibt es unterschiedliche Datenanforderungen. Sie können die einzelnen Anforderungen in den Produktbeschreibungen nachlesen oder sich hier einen allgemeinen Überblick verschaffen.
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Turbit nutzt externe Wetterdaten und andere Datenquellen, um die bereitgestellten Daten anzureichern. Auf diese Weise wird die beste Genauigkeit der Vorhersagemodelle gewährleistet. Originaldaten von der WEA erzeugen jedoch die beste und höchste Qualität für Turbit AI Monitoring und werden daher empfohlen. Die Bereitstellung hochfrequenter Daten wie 1-Minuten-Durchschnittsdaten oder höherer Zeitauflösungen für Turbit trägt zur Genauigkeit der Überwachung bei.
Leistung
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Sofortige Shutdown-Erkennung
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Minderleistung detektieren
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​Langzeitüberwachung der Leistungskurven
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Automatische Verlustberechnung
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Sofortige Shutdown-Erkennung
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Minderleistung detektieren
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​Langzeitüberwachung der Leistungskurven
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Automatische Verlustberechnung
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Sofortige Shutdown-Erkennung
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Minderleistung detektieren
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​Langzeitüberwachung der Leistungskurven
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Automatische Verlustberechnung
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Sofortige Shutdown-Erkennung
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Minderleistung detektieren
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​Langzeitüberwachung der Leistungskurven
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Automatische Verlustberechnung
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Sofortige Shutdown-Erkennung
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Minderleistung detektieren
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​Langzeitüberwachung der Leistungskurven
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Automatische Verlustberechnung
