【Python高阶开发】5. 工业场景数据质量监控实战：基于Great Expectations的风电场解决方案

摘要：工业传感器数据的高质量是智能制造与预测性维护的基础，而风电场等场景因设备分散、环境复杂，数据质量问题尤为突出。本文以200台风力发电机的50+传感器数据为研究对象，剖析传感器漂移（年率3-5%）、通信中断（日丢失率1.2%）等核心挑战，详解如何基于Great Expectations构建工业级数据质量监控体系。内容涵盖系统架构设计、工业数据质量维度定义、四步实施流程（部署-规则-集成-监控），并附完整代码与实战案例。实践表明，该方案可将数据问题发现延迟从2-7天降至1小时内，预测模型准确性提升5.3%，为工业场景数据质量治理提供可复用的实战框架。

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文章目录

• 【Python高阶开发】5. 工业场景数据质量监控实战：基于Great Expectations的风电场解决方案
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  • 一、工业数据质量监控背景与挑战
  • • 1.1 工业场景数据质量的特殊性
    • 1.2 风电场典型数据质量问题
    • 1.3 传统解决方案的局限性
  • 二、Great Expectations核心概念与原理
  • • 2.1 Great Expectations简介
    • 2.2 核心组件与工作流程
    • 2.3 工业场景适配原理
  • 三、工业数据质量规则算法构建
  • • 3.1 数据质量维度与量化指标
    • 3.2 基础规则算法设计
    • • 3.2.1 完整性验证算法
      • 3.2.2 准确性验证算法（范围检查）
    • 3.3 工业扩展规则算法
    • • 3.3.1 状态转移合规性算法
      • 3.3.2 振动稳定性算法（滑动窗口）
      • 3.3.3 自适应阈值调整算法
  • 四、风电场数据质量监控系统实操流程
  • • 4.1 系统部署（Docker环境）
    • • 4.1.1 部署架构
      • 4.1.2 部署步骤与验证
    • 4.2 工业规则集定义（完整代码）
    • • 4.2.1 风电场核心规则集
      • 4.2.2 规则集验证结果
    • 4.3 数据管道集成（批处理+流处理）
    • • 4.3.1 批处理验证（历史数据）
      • 4.3.2 流处理验证（实时数据）
    • 4.4 监控与告警系统配置
    • • 4.4.1 Grafana看板配置
      • 4.4.2 告警规则配置