案例名稱：風力發電機組健康監測

在風能發電行業中，風力發電機組是能源生產的關鍵設備。定期監測風力發電機組的健康狀態可以提高能源生產效率，減少故障停機時間。

• 解決方案：
  數據收集：在風力發電機組上安裝傳感器，監測轉速、溫度、振動等運行數據。
  數據處理：將數據從傳感器中讀取並進行清理、特徵提取等處理。
  異常檢測：使用統計方法或機器學習模型檢測風力發電機組的異常狀態，如轉速異常、振動過大等。
  警報和通知：當風力發電機組出現異常時，生成警報，通知相關人員進行檢修。
  維護計劃：根據異常檢測結果，制定相應的維護計劃，包括檢修、更換零部件等。

import random

# 模擬風力發電機組數據
def generate_wind_turbine_data():
    rotation_speed = random.randint(1000, 1500)  # 轉速在正常範圍內
    temperature = random.randint(0, 30)  # 溫度在正常範圍內
    vibration = random.randint(0, 5)  # 振動在正常範圍內
    return {'RotationSpeed': rotation_speed, 'Temperature': temperature, 'Vibration': vibration}

# 監測系統中的異常檢測
def detect_abnormalities(data):
    if data['RotationSpeed'] > 1400:
        return True  # 轉速過高，視為異常
    if data['Temperature'] > 25:
        return True  # 溫度過高，視為異常
    if data['Vibration'] > 3:
        return True  # 振動過大，視為異常
    return False

# 處理異常情況
def handle_abnormalities():
    # 在實際場景中，這裡會觸發相應的處理程序，可能包括通知維護人員等
    pass

# 模擬風力發電機組數據產生
wind_turbine_data = generate_wind_turbine_data()

# 在監測系統中檢測異常
if detect_abnormalities(wind_turbine_data):
    handle_abnormalities()

這個示例模擬了風力發電機組產生數據、監測系統中的異常檢測和處理過程。在實際場景中，會根據具體的風力發電機組和系統進行相應的實現。