近年来,风力发电迅猛发展,风电场现场监测装置和通信装置越来越先进,风电机组监测数据量呈指数级增长,庞大的风机监测数据量使得风电场运行管理人员“一头雾水”,产生了“数据海量,知识匮乏”的问题。研究能将风电机组运行状态信息以更直观更迅速的方式显示出来并及时地将异常数据醒目地展现出来的可视化方法,有利于风电场运行管理人员从整体上把握数据,及时发现风电机组各个装置的潜在隐患信息,对保障风电机组安全稳定地运行具有举足轻重的意义。本文的目的在于结合风电机组监测数据时序、多维、快速的特点,提出直观有效的可视化方法,从而进行有效的数据分析。为此,针对目前风电机组监测数据可视化存在的直观性不强和交互性差的问题,分别从数据预处理,增强可视化的直观性与增强可视化的交互性三个方面进行了研究。首先,本文提出了基于随机森林与主成分分析的预处理方法,对风电机组监测数据进行了可视化前的预处理,以获得良好的数据分布结构,达到辅助可视化的目的。其次,在增强可视化的直观性方面,本文提出了散点图矩阵可视化和平行坐标图可视化,首先通过散点图矩阵获得各个属性的大致相关性,然后由平行坐标图展现整个数据集的全貌及属性相关的具体情况,提高了可视化的直观性。最后,在增强可视化的交互性方面,本文提出了多视图协同可视化方法,在平行坐标图中融合散点图、散点图矩阵,通过Overview+Detail交互方式及基于平行坐标的交互技术来实现多视图之间的协同可视分析,克服了单一可视化方法的缺陷,综合了多个可视化方法的优点,增强了可视化的交互性。基于以上可视化方法,本文给出了风电机组监测数据的可视化应用结果,结合风电机组监测数据时序、多维、快速的特点,进一步展开了可视分析,通过图形图像的方式将监测数据的属性相关性、数据集中特性及分布规律进行了直观地展现及分析。