一. ?? 摘要

隨著風(fēng)力能源的普及，海上風(fēng)電場(chǎng)的管理和運(yùn)維成為了一個(gè)重要的問題，需要采用智能化的解決方案。因此，我們?cè)O(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一套基于可視化技術(shù)的海上風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維可視化系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)相關(guān)數(shù)據(jù)，并通過pyecharts提供直觀的界面和智能化的決策支持。這個(gè)系統(tǒng)使用python語言開發(fā)，并使用flask框架構(gòu)建。它可以監(jiān)測(cè)風(fēng)機(jī)狀態(tài)、電氣系統(tǒng)狀態(tài)、氣象數(shù)據(jù)等信息，并提供了可視化的氣象和風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)界面。經(jīng)過測(cè)試和驗(yàn)證，我們發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)能夠成功地解決海上風(fēng)電場(chǎng)管理中存在的問題，提高了運(yùn)維效率和管理水平。未來，我們將繼續(xù)完善和提升系統(tǒng)的功能和性能，并將其推廣應(yīng)用到更廣泛的領(lǐng)域，為清潔能源的發(fā)展作出更大的貢獻(xiàn)。
關(guān)鍵詞：海上風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維可視化系統(tǒng)，Python，flask 框架，pyecharts

二. ?? 文章結(jié)構(gòu)

在此次的文章中，大體結(jié)構(gòu)所示如下：

• 第 1 章 探討了本次論文項(xiàng)目的重要背景和深遠(yuǎn)意義以及國(guó)內(nèi)外的一些研究現(xiàn)狀。
• 第 2 章 著重的去講解了本次論文項(xiàng)目中我們所需要用到的開發(fā)軟件和開發(fā)技術(shù)。
• 第 3 章 一步步的進(jìn)行項(xiàng)目各個(gè)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)以及可視化系統(tǒng)中功能的實(shí)現(xiàn)。
• 第 4 章 進(jìn)行項(xiàng)目的一些配置和環(huán)境的部署，運(yùn)行出我們想要的結(jié)果。

三. ?? 所用開發(fā)工具與相關(guān)技術(shù)

3.1 PyCharm

軟件設(shè)計(jì)過程中我們需要用到 PyCharm 開發(fā)軟件，PyCharm 擁有強(qiáng)大的代碼編輯
器、智能代碼提示、代碼重構(gòu)、調(diào)試器、版本控制等功能，適用于開發(fā)大型 Python 項(xiàng)
目。具有非常多的優(yōu)點(diǎn)：
（1）代碼編輯器：該編譯器具備自動(dòng)完成、語法檢查和高亮等功能，同時(shí)還能夠
進(jìn)行代碼重構(gòu)，使得代碼在自動(dòng)的情況下也能夠輕松穩(wěn)妥地進(jìn)行重構(gòu)。
（2）調(diào)試器：能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)視程序執(zhí)行狀態(tài)，并進(jìn)行變量的實(shí)時(shí)查看。
（3）集成開發(fā)環(huán)境：能夠在一個(gè)窗口中同時(shí)開發(fā)多個(gè)項(xiàng)目，不同的項(xiàng)目之間能夠
相互獨(dú)立，能夠方便地切換項(xiàng)目。
（4）插件支持：支持豐富的插件，能夠擴(kuò)展 PyCharm 的功能，例如支持 Django、
Flask、SQLAlchemy 等框架。
（5）性能優(yōu)化：支持多線程編程和進(jìn)程隔離，提高 Python 代碼的性能和并發(fā)處理
能力。
總而言之，PyCharm是一個(gè)功能強(qiáng)大的Python集成開發(fā)環(huán)境[2]，能夠有效提高Python
開發(fā)的效率和質(zhì)量，支持多種框架、版本控制系統(tǒng)和插件擴(kuò)展，非常適合開發(fā)大型 Python
項(xiàng)目。

3.2 Flask

Flask 在 2010 年問世，是 Armin ronachert 利用 Python 的 Werkzeug 工具包編寫的輕
量級(jí) Web 開發(fā)框架[3]，這是一款非常靈活、輕便、安全、易用的服務(wù)器架構(gòu)，非常適合
團(tuán)隊(duì)的開發(fā)[4] 。Flask 便是我們海上風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維可視化系統(tǒng)中所用到的框架，F(xiàn)lask 極為
靈活，提供了最基本的工具和庫(kù)，同時(shí)也支持?jǐn)U展以及插件機(jī)制，可以快速、高效地構(gòu)
建 Web 應(yīng)用程序。具有許多重要的特性：
（1）靈活性：Flask 不強(qiáng)制開發(fā)者按照一定的規(guī)范來組織代碼，使得開發(fā)者可以根
據(jù)自己的習(xí)慣和實(shí)際需求來組織代碼，提高了開發(fā)的靈活性。
（2）使用簡(jiǎn)單：Flask 的設(shè)計(jì)非常簡(jiǎn)單，非常容易上手，可以非?？焖俚膸椭覀?br> 去構(gòu)建 Web 應(yīng)用程序。
（3）易于擴(kuò)展：Flask 支持第三方擴(kuò)展、插件和庫(kù)等功能，使得用戶能夠快速地實(shí)
現(xiàn)各種功能而無需重復(fù)造輪子，從而縮短開發(fā)時(shí)間。
（4）良好的文檔：Flask 提供了非常詳細(xì)的文檔和示例代碼，方便開發(fā)者學(xué)習(xí)和使
用。
總而言之，F(xiàn)lask 是一個(gè)非常靈活、易于使用和擴(kuò)展的 Web 框架，采用 Flask 技術(shù)
可以進(jìn)行前后端的數(shù)據(jù)交互，而其前端的 JinJa2 模板引擎也為前端的數(shù)據(jù)調(diào)用提供了便
利[5]，上手難度不高，非常適合初學(xué)者和小型項(xiàng)目開發(fā)。

3.3 Pyecharts

Pyecharts 是一款 Python 可視化庫(kù)，基于 Echarts 開發(fā)，ECharts 是一款開放源碼的
數(shù)據(jù)可視化圖表，遵循 Apache-2.0 開源協(xié)議，擁有大量開源的可視化圖表文件，可以提
供用戶下載使用[6]，能夠方便快速地創(chuàng)建豐富的交互式圖表和地圖可視化。它支持 40
多種基本圖表類型和 300 多種圖表效果，并可以在 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 中直
接展示圖表，便于數(shù)據(jù)分析和可視化。
Pyecharts 針對(duì)使用者的編程經(jīng)驗(yàn)提供了兩種主要的 API，分別是用于基礎(chǔ)圖表（如
柱形圖、散點(diǎn)圖、地圖等）的 echarts-0.5.10.js 和 echarts.min.js，以及用于復(fù)合圖表（如
折線圖、K 線圖、關(guān)系圖等）的 echarts-all.js。Pyecharts 具有豐富的可選模板和主題，
以及可隨時(shí)自定義各種圖表的形式和交互效果，支持?jǐn)?shù)據(jù)無縫切換和動(dòng)態(tài)更新，并可以
將圖表導(dǎo)出為 HTML、PNG、PDF 格式等多種文件。
Pyecharts 的主要依賴是 Numpy、Pandas、pyecharts-snapshot，需要使用這些庫(kù)進(jìn)行
初步的數(shù)據(jù)處理和導(dǎo)出[7]。此外，使用 Pyecharts 進(jìn)行圖表繪制還需要根據(jù)具體情況安裝
一些 Echarts 所依賴的 Javascript 庫(kù)，如 JQuery、Bootstrap、Moment 等。
總的來說，Pyecharts 是一個(gè)功能強(qiáng)大、使用方便的 Python 渲染庫(kù)，可以輕松地將
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視化的表格，以幫助用戶更好的理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果并進(jìn)行決策。

3.4 Jinja2

Jinja2 是一個(gè)基于 Python 的模板引擎，可在 Web 應(yīng)用程序中生成動(dòng)態(tài) HTML、XML
或其他文本格式。它具有簡(jiǎn)單易用、高度可定制、快速且輕量級(jí)等優(yōu)點(diǎn)，因此得到了廣
泛的應(yīng)用。以下是 Jinja2 的一些主要特點(diǎn)：
（1）使用靈活。Jinja2 中的語法十分靈活，可以通過一定程度的自定義來適應(yīng)特定
的使用場(chǎng)景。
（2）高效的渲染。Jinja2 在渲染模板時(shí)采用了緩存機(jī)制，可以快速地生成所需的文
本。此外，它還允許針對(duì)特定情況進(jìn)行緩存和預(yù)編譯。
（3）與 Flask 框架無縫集成。Jinja2 是 Flask 的默認(rèn)模板引擎，所以在 Flask 應(yīng)用程
序中使用 Jinja2 非常容易。
（4）內(nèi)置許多實(shí)用工具。Jinja2 內(nèi)置了很多實(shí)用工具，例如過濾器、控制結(jié)構(gòu)、宏
等，使得模板編寫更加方便。
（5）可擴(kuò)展性好。Jinja2 允許通過擴(kuò)展機(jī)制來定制其行為，例如添加自定義過濾器、
控制結(jié)構(gòu)等。
總而言之，Jinja2 具有功能強(qiáng)大、易于使用、高度可定制的優(yōu)點(diǎn)，作為模板引擎，
被廣泛應(yīng)用于 Web 應(yīng)用程序開發(fā)的各個(gè)領(lǐng)域之中。

四. ?? 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本章海上風(fēng)電場(chǎng)的可視化系統(tǒng)中，我們使用到 Python 和 Flask 框架來去實(shí)現(xiàn)一個(gè)
功能豐富、易用、實(shí)用的系統(tǒng)。以下是系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)：

4.1 系統(tǒng)總體需求

為了實(shí)現(xiàn)基于 Python 和 Flask 框架的海上風(fēng)電場(chǎng)可視化系統(tǒng)，我們需要明確系統(tǒng)的
總體需求。

4.1.1 數(shù)據(jù)采集和處理

本次海上風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)據(jù)的來源是由羲和能源大數(shù)據(jù)平臺(tái)里面采集而來的，其中的數(shù)
據(jù)包含了氣溫、濕度、氣壓、風(fēng)向、風(fēng)速還有風(fēng)機(jī)的功率。地理位置的選擇是中國(guó)，時(shí)
間跨度為三個(gè)月，分別是 2022 年 12 月，2023 年 1 月和 2023 年 2 月。然后采用關(guān)系型
數(shù)據(jù)庫(kù)（如 MySQL），比如保存歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。利用 Python 的 Pandas 和
Numpy 庫(kù)，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，例如統(tǒng)計(jì)風(fēng)電機(jī)組的工作狀態(tài)、風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)
電功率等指標(biāo)。

4.1.2 可視化設(shè)計(jì)

我們需要設(shè)計(jì)一個(gè)交互式的可視化界面，使用戶可以直觀地了解風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行情況，
例如客觀展示海上風(fēng)電場(chǎng)的氣象數(shù)據(jù)，比如：氣溫、氣壓、濕度等等，還有風(fēng)力發(fā)電機(jī)
的發(fā)電功率、數(shù)據(jù)狀態(tài)、顯示風(fēng)速和風(fēng)機(jī)的關(guān)系。
前端設(shè)計(jì)：使用 Bootstrap、jQuery 等前端框架和庫(kù)實(shí)現(xiàn)前端頁面設(shè)計(jì)，包括主頁、
數(shù)據(jù)展示頁、數(shù)據(jù)分析頁等功能。前端頁面通過 HTML 和 CSS 實(shí)現(xiàn)。
可視化庫(kù)：使用 Pyecharts 等庫(kù)，實(shí)現(xiàn)多種圖表和可視化效果，例如折線圖、柱狀
圖、水珠圖、餅狀圖等，以展示風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)時(shí)狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)。

4.1.3 后臺(tái)功能實(shí)現(xiàn)

Flask 框架：通過 Flask 框架實(shí)現(xiàn)后端功能，例如處理頁面請(qǐng)求、處理 API 請(qǐng)求、
對(duì)前端數(shù)據(jù)進(jìn)行處理等。

4.2 系統(tǒng)用戶模塊的實(shí)現(xiàn)

4.2.1 登錄功能的實(shí)現(xiàn)

這是一個(gè) Flask Web 應(yīng)用的登錄功能的藍(lán)圖實(shí)現(xiàn)，涉及到表單驗(yàn)證、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、
密碼校驗(yàn) 等相關(guān)知識(shí)。
首先，這里使用了 Flask Blueprints（藍(lán)圖）來創(chuàng)建一個(gè)名為 auth 的藍(lán)圖，它的 URL
前綴是 /auth，也就是以后此藍(lán)圖的所有視圖的 URL 都要加上 /auth 前綴。這是一個(gè)比
較好的實(shí)踐，可以方便地區(qū)分不同藍(lán)圖（比如認(rèn)證、用戶、博客等），也可以避免不同
藍(lán)圖之間的 URL 沖突。
針對(duì) /login 這個(gè) URL，定義了一個(gè)視圖函數(shù) login()，該函數(shù)可以處理 GET 和
POST 請(qǐng)求。如果是 GET 請(qǐng)求，返回一個(gè)渲染了 login.html 模板的響應(yīng)，讓用戶輸入
郵箱和密碼進(jìn)行登錄；如果是 POST 請(qǐng)求，就進(jìn)行表單驗(yàn)證。
表單驗(yàn)證使用了 Flask-WTF 拓展庫(kù)提供的 LoginForm 類，并且傳入 request.form 對(duì)
象來獲取 POST 請(qǐng)求中提交的表單數(shù)據(jù)。如果表單驗(yàn)證通過，就從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢是否
有這個(gè)用戶，并且檢查密碼是否正確，如果正確，就把用戶的 ID 存儲(chǔ)在 session 中，
之后可以用此 ID 來標(biāo)識(shí)已登錄用戶。注意這里使用了 Werkzeug 提供的密碼哈希校驗(yàn)
功能 check_password_hash()，可以避免明文存儲(chǔ)密碼帶來的安全問題。
如果表單驗(yàn)證未通過，則重定向到 /auth/login，并在控制臺(tái)輸出錯(cuò)誤信息。最后一
行代碼是一個(gè)通用的編程習(xí)慣，如果表單驗(yàn)證失敗，要讓用戶保持在當(dāng)前頁面，并且展
示錯(cuò)誤信息，以便用戶能夠修正。這里通過重定向到 /auth/login 實(shí)現(xiàn)了這個(gè)功能。
功能代碼如下：

4.2.2 生成郵箱驗(yàn)證碼功能的實(shí)現(xiàn)

這段代碼是一個(gè) flask 的路由函數(shù)，接受一個(gè) GET 請(qǐng)求，路徑為/captcha/email。其
作用是向用戶發(fā)送一份電子郵件，內(nèi)容包含隨機(jī)生成的驗(yàn)證碼，并將驗(yàn)證碼和用戶輸入
的電子郵件存入數(shù)據(jù)庫(kù)。返回一個(gè) JSON 格式的響應(yīng)，其中包含響應(yīng)代碼 code、消息
message 和數(shù)據(jù) data。
具體來說，這段代碼中的 bp.route()裝飾器表示注冊(cè)路由。當(dāng)用戶訪問/captcha/email
路徑時(shí)，將會(huì)調(diào)用下面定義的函數(shù)。
函數(shù) get_email_captcha 中，request.args.get(‘email’)表示獲取在 URL 中使用 GET 請(qǐng)
求傳遞的 email 參數(shù)，string.digits*4 定義一個(gè)包含 0 到 9 的數(shù)字字符串，長(zhǎng)度為 4，用
于生成驗(yàn)證碼。random.sample(source,4)從 source 字符串中隨機(jī)抽取 4 個(gè)字符，生成一個(gè)包含 4 個(gè)字符的驗(yàn)證碼。
Message 類用于定義郵件內(nèi)容，將生成的驗(yàn)證碼發(fā)送到用戶的郵箱地址。
mail.send(massage)用于發(fā)送郵件。存儲(chǔ)驗(yàn)證碼和郵箱地址到數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用 SQLAlchemy進(jìn) 行 ORM 操 作 ： EmailCaptchaModel(email=email,captcha=captcha) 表 示 創(chuàng) 建 一 個(gè)EmailCaptchaModel 對(duì)象，將用戶輸入的郵箱和生成的驗(yàn)證碼存入該對(duì)象，然后將對(duì)象添加到當(dāng)前會(huì)話中（session），最后執(zhí)行 db.session.commit()提交事務(wù)，將數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。
最后，使用 jsonify()將響應(yīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 JSON 格式，返回一個(gè)包含 code、message
和 data 的 JSON 響應(yīng)，其中 code 為狀態(tài)碼，message 為消息，data 為響應(yīng)的數(shù)據(jù)。
功能代碼如下：

在用戶模塊實(shí)現(xiàn)之后，我們可以得到如下的前端界面展示如圖 3.2：

4.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)入庫(kù)

首先，使用 pandas 庫(kù)中的 read_excel()函數(shù)讀取兩個(gè) Excel 文件中的數(shù)據(jù)[10]。然后，
使用 for 循環(huán)遍歷每一行數(shù)據(jù)，并將其插入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。在第一個(gè) Excel 文件中，數(shù)據(jù)
被插入到名為 IndicatorDataModel 的表中，包括日期、時(shí)間、氣溫、濕度、氣壓、降水
量、經(jīng)向風(fēng)、緯向風(fēng)、地面風(fēng)速、風(fēng)向、地表水平輻射、直接輻射和散射輻射。在第二
個(gè) Excel 文件中，數(shù)據(jù)被插入到名為 XiheDataModel 的表中，包括日期、時(shí)間、輸出功
率和風(fēng)速。最后，函數(shù)返回一個(gè)字符串“數(shù)據(jù)已入庫(kù)”，表示數(shù)據(jù)已成功存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。
功能代碼如下：

4.4 風(fēng)電場(chǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)分析

4.4.1 風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)分析

首先通過 config.datainfo() 連接到數(shù)據(jù)庫(kù)，并使用 SQL 語句查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，
利用 Pandas 的 pd.read_sql 方法將查詢結(jié)果轉(zhuǎn)換為 DataFrame 類型的數(shù)據(jù)，便于進(jìn)行
進(jìn)一步的操作。
具體來說，函數(shù)要求數(shù)據(jù)庫(kù)按月份統(tǒng)計(jì)溫度、濕度、大氣壓強(qiáng)、降水量等氣象指標(biāo)
數(shù)據(jù)，按小時(shí)統(tǒng)計(jì)溫度、濕度指標(biāo)數(shù)據(jù)，以及按風(fēng)向統(tǒng)計(jì)風(fēng)向數(shù)量。
通過將 DataFrame 中的指標(biāo)數(shù)據(jù)做成統(tǒng)計(jì)柱狀圖，可使用戶更清楚地了解各個(gè)指
標(biāo)的變化趨勢(shì)。然后，使用這些數(shù)據(jù)生成柱狀圖和分類圖。在這個(gè)函數(shù)中，柱狀圖包括
月份、平均氣溫、平均濕度和平均氣壓，以及小時(shí)、平均氣溫和平均濕度。分類圖包括
降水量和風(fēng)向。最后，使用 render_template()函數(shù)將數(shù)據(jù)傳遞給名為 wind_farm.html 的
HTML 模板文件，以顯示在前端頁面上，方便用戶查看。
功能代碼如下

4.4.2 風(fēng)機(jī)和電力數(shù)據(jù)分析

在風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)分析函數(shù)中，使用 config.datainfo()函數(shù)連接到數(shù)據(jù)庫(kù)。然后，使用
SQL 查詢語句從名為 xihe_data 的表中獲取數(shù)據(jù)，并使用 pandas 庫(kù)中的 read_sql()函數(shù)將其讀取為 DataFrame 類型的數(shù)據(jù)。然后，使用這些數(shù)據(jù)生成柱狀圖，包括小時(shí)、平均輸出功率和平均風(fēng)速。最后，使用 render_template()函數(shù)將數(shù)據(jù)傳遞給名為 draught_fan.html的 HTML 模板文件，以顯示在前端頁面上。
同樣的操作，在電力分析函數(shù)中，首先使用 request.args.get()函數(shù)獲取用戶在前端頁
面 上 選 擇 的 月 份 。 然 后 ， 使 用 IndicatorDataModel.query.filter_by() 函 數(shù) 從 名 為
IndicatorDataModel的表中獲取該月份的所有數(shù)據(jù)，并將其傳遞給名為find.html的 HTML
模板文件以顯示在前端頁面上。
功能代碼如下：

4.5 風(fēng)電場(chǎng)的可視化實(shí)現(xiàn)

4.5.1 生成風(fēng)電場(chǎng)可視化大屏

要實(shí)現(xiàn)可視化我們需要用到的工具為 Pyecharts，主要作用是進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，用
于生成各種我們想要的圖形。數(shù)據(jù)可視化分析是大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要研究方向，“一圖勝
千言”,當(dāng)數(shù)據(jù)以生動(dòng)的可視化圖表的形式展示出來時(shí)，分析人員往往能夠便捷地洞察隱
藏在數(shù)據(jù)背后的有效信息，并據(jù)此作出相應(yīng)決策[11]。官方文檔中給出了許多圖形代碼，
非常方便，函數(shù)的參數(shù)表示數(shù)據(jù)和配置項(xiàng)，使用這些參數(shù)設(shè)置圖表的數(shù)據(jù)和樣式，可以
實(shí)現(xiàn)多種不同的可視化效果。在我們海上風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維可視化系統(tǒng)中，我們首先要生成一
個(gè)可視化大屏，以助于我們更加直觀的去觀看風(fēng)電場(chǎng)的情況和數(shù)據(jù)。
在可視化大屏中，我們展示了 2022 年 12 月份，2023 年 1 月份和 2 月份的數(shù)據(jù)情況
來體現(xiàn)。其中我們生成了季度氣溫、氣壓、溫度的可視化柱形圖片，下雨概率的可視化
水滴圖，小時(shí)段氣溫可視化柱形圖，各類風(fēng)向的可視化餅狀圖和各時(shí)間濕度的可視化折
20線圖。
在代碼中參數(shù) c、c1、c2、c3、c4、c5、c6 就分別展示了這些可視化圖片。然后進(jìn)
行圖片位置的排放，使得整體界面更加美觀，最后進(jìn)行渲染。
具體實(shí)現(xiàn)的功能代碼如下

4.5.2 生成風(fēng)機(jī)功率與風(fēng)速可視化圖

同樣的，我們要實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)功率與風(fēng)速的可視化圖，也需要使用 pyecharts，具體來說，
它首先使用傳入的數(shù)據(jù)來生成柱狀圖和折線圖，然后將兩個(gè)圖表進(jìn)行疊加，最后使用
page.render 將圖表保存到指定的 HTML 文件中。完成之后進(jìn)行位置的擺放，使其美觀。
功能實(shí)現(xiàn)代碼如下



之后我們可以得到如下圖 3.5：

4.6 本章小結(jié)

本章首先我們要去設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，之后分析了海上風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維可視化系統(tǒng)的整體
需求，F(xiàn)lask 是目前十分流行的 web 框架，采用 Python 編程語言來實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能[12]，我們使用它進(jìn)而去一步步實(shí)現(xiàn)我們想要的功能。對(duì)系統(tǒng)用戶模塊的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了一個(gè)整體的
講述，包括：登錄、注冊(cè)等等功能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，接下來是一個(gè)數(shù)據(jù)入庫(kù)的操作和對(duì)風(fēng)
電場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)可視化將各種數(shù)據(jù)用圖形化的方式展示，為數(shù)據(jù)分析提供了更加
直觀的顯示方式[13]。最后我們?nèi)?shí)現(xiàn)可視化的展示，讓我們直觀清晰的去觀看到風(fēng)電場(chǎng)
的一些數(shù)據(jù)

五. 效果展示

--------------------------?? 福利在下面 ??--------------------------------

六. ?? 文末福利

?? 送書抽獎(jiǎng)活動(dòng) ??

本次活動(dòng)贈(zèng)書2本，評(píng)論區(qū)抽取x位小伙伴送書

借助ChatGPT與Python輕松實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化：Excel Home多位微軟全球MVP專家打造，用大量實(shí)例介紹使用Python操作Excel、Word、PPT和日常辦公中涉及的各種對(duì)象。讓沒有編程經(jīng)驗(yàn)的普通辦公人員也能駕馭Python，實(shí)現(xiàn)多個(gè)場(chǎng)景的辦公自動(dòng)化，提升工作效率！

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Excel Home是微軟在線社區(qū)聯(lián)盟成員，全球華語Excel資源網(wǎng)站，擁有大量原創(chuàng)技術(shù)文章、視頻教程、加載宏及模板。Excel Home是一個(gè)學(xué)習(xí)氛圍濃厚的技術(shù)交流社區(qū)，中國(guó)大陸及中國(guó)港臺(tái)各行各業(yè)身懷絕技的Office高手都匯聚于此，目前已有三百多萬辦公人士選擇成為它的注冊(cè)會(huì)員。 Excel Home已精心編寫并出版Office領(lǐng)域的圖書60余種，截至2020年春節(jié)，圖書銷量累計(jì)達(dá)200多萬冊(cè)
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活動(dòng)時(shí)間: 截止到2023-06-28 20: 00 參與方式: 點(diǎn)贊、收藏本文章，并評(píng)論“python是個(gè)好東西” 抽獎(jiǎng)時(shí)間: 2023.06.28 公布時(shí)間: 2023.06.28 通知方式:交流群內(nèi)公布或私信通知

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