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发电厂输出电力预测的机器学习数据.rar

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简介：
本资源为《发电厂输出电力预测的机器学习数据》，包含用于训练模型的历史电力生产与气象等多维度数据集，适用于研究和开发高精度电力输出预测算法。 机器学习数据集是指用于训练机器学习模型的大量标记或未标记的数据集合。这些数据集可以包含各种类型的信息，如图像、文本、音频以及数值型特征等，它们是开发和测试算法性能的关键资源。构建高质量的数据集需要考虑样本多样性、标签准确性及避免偏差等问题。

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  • 发电厂输出电力预测的机器学习数据.rar
    优质
    本资源为《发电厂输出电力预测的机器学习数据》，包含用于训练模型的历史电力生产与气象等多维度数据集，适用于研究和开发高精度电力输出预测算法。 机器学习数据集是指用于训练机器学习模型的大量标记或未标记的数据集合。这些数据集可以包含各种类型的信息，如图像、文本、音频以及数值型特征等，它们是开发和测试算法性能的关键资源。构建高质量的数据集需要考虑样本多样性、标签准确性及避免偏差等问题。
     
  • 光伏电力预测的机器学习数据集
    优质
    本数据集专为光伏电力预测设计，运用机器学习技术分析气象与发电量关系，旨在提升光伏发电系统的效率和稳定性。 光伏发电量预测机器学习数据集
     
  • Vchuli.rar_风力发电数据_风力预测_数据预测_风力发电预测
    优质
    本资源包含风力发电相关的数据集，适用于风力预测和发电量预测模型的研究与开发。 根据福建PT风力发电机组的日出力统计数据，可以估计风速并建立模型进行预测。
     
  • 基于深度学习的光伏电力输出预测系统.zip
    优质
    本项目开发了一套基于深度学习技术的光伏电力输出预测系统，旨在提高光伏发电预测精度，优化可再生能源管理。系统通过分析历史气象与发电数据，采用先进的神经网络模型进行短期至中期功率预测，为电网调度和运营提供可靠依据。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等方面的课程和技术项目的源代码。 涉及的技术领域包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java，Python, Web技术（如HTML5/CSS/JavaScript）、C#等。 【项目质量】： 所有提供的源码都经过严格的功能测试，确保可以直接运行并正常工作后才上传发布。 【适用人群】： 适合希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕业设计、课程设计、大作业、工程实训或初期项目的参考和基础。 【附加价值】： 这些项目具有很高的学习借鉴价值，并且可以进行修改复刻使用。对于有一定技术背景或者热衷于研究的人来说，可以在现有代码基础上继续开发以实现更多功能需求。 【沟通交流】： 如在使用过程中遇到任何问题，请随时与我们联系，我们将尽快提供帮助。 欢迎下载和使用这些资源，并鼓励大家相互学习、共同进步。
     
  • 风力和太阳能发电数据可用于机器学习或预测模型
    优质
    本文探讨了如何利用风力与太阳能发电的数据进行机器学习及预测建模，旨在提高可再生能源系统的效率与可靠性。 适用于进行数据分析、机器学习和能源预测等领域的风光项目。
     
  • 光伏电力预测数据集.rar
    优质
    该资料包包含一个用于光伏电力预测的数据集，适用于研究和开发太阳能发电系统的预测模型。数据涵盖多种环境条件下的光伏发电量记录。 训练集数据包含了4个电场的脱敏环境数据、实际辐照度以及发电功率。测试集则提供了这四个电场所对应的脱敏环境预测值，并要求根据这些信息来预测每个时间点上的光伏发电量。需要注意的是，这里的环境数据是基于预测而非实测结果，而训练集中提供的则是经过处理的真实测量数值。 具体而言，训练文件包括train_1.csv、train_2.csv、train_3.csv和train_4.csv四个文件；测试集则包含test_1.csv、test_2.csv、test_3.csv以及test_4.csv这四份文档。这些数据分别对应着电场一至四的实际情况。 另外，需要特别指出的是： - 实际功率中的负值表示发电机组在电力不足的情况下会消耗自身产生的部分电量。 - 在实测辐照度中出现的任何负数应当被视为错误或噪音信息，应予以忽略。
     
  • 风力发电预测的CSV数据集
    优质
    本数据集包含用于风力发电预测的各类气象和运行参数，旨在支持研究者开发更精确的风电输出预测模型。 构建风电功率预测模型，利用测风塔采集的风速、风向、气温、气压及湿度数据进行发电功率预测。 CSV文件格式如下： 第一列为时间； 中间列包含10米、30米、50米和70米高度处的风速与风向信息以及气温、气压和湿度等特征； 最后一列表示风电场发电功率的预测值。 具体的数据包括以下内容： - 10m, 30m, 50m 和70m 的风速（WS） - 30m, 50m 和70m 的风向（DIR） - 龙骨高度处的风速和风向 (WSHUB, DIRHUB) - 气温(TEMP)、气压(PRESSURE)以及相对湿度(RH) 示例列名： TIME, WS10, DIR10, WS30, DIR30, WS50, DIR50, WS70, DIR70, WSHUB, DIRHUB, TEMP, PRESSURE,RH
     
  • 风力发电预测的CSV数据集
    优质
    本数据集包含用于风力发电预测的相关CSV文件，记录了详尽的历史气象及发电信息，旨在支持研究人员与工程师开发更精准的风电预测模型。 构建风电功率预测模型，利用测风塔采集的风速、风向、气温、气压及湿度数据进行发电功率预测。 CSV格式文件结构如下： 第一列为时间； 中间列包含10米、30米、50米和70米高度处的风速（WS）与相应方向（DIR），以及龙骨高度处的风速（WSHUB）、方向（DIRHUB）、气温（TEMP）、气压（PRESSURE）及湿度（RH）； 最后一列为预测值。 数据说明： 使用测风塔中的测量信息，包括不同高度层的风速和风向、气象参数如温度、压力与相对湿度。
     
  • 风力发电预测数据集ZX
    优质
    风力发电预测数据集ZX包含详细的气象与发电量信息，旨在提升风电场短期至中期功率输出预报精度，促进可再生能源高效利用。 风力发电量预测数据集包含风速、转速、发电量等相关数据，记录时间从2019年11月至2019年12月，读数间隔为每十分钟一次。
     
  • 利用机器学习预测太阳能发电：基于气象数据的太阳能电站发电量预报
    优质
    本研究运用机器学习技术，分析气象数据以精准预测太阳能电站发电量，旨在优化可再生能源管理与调度。 太阳能预测的机器学习项目由斯坦福大学CS229课程（2017年）的学生Adele Kuzmiakova、Gael Colas 和 Alex McKeehan完成。该项目的目标是根据一组天气特征来预测光伏电站每小时发电量。 项目的三个主要部分包括： 数据预处理：我们对来自国家海洋和大气管理局的原始天气数据文件（输入）以及来自Urbana-Champaign太阳能农场的电力生产数据文件进行了处理，以获取有意义的数值，这些值反映了每个小时的数据情况； 特征选择：我们在天气特征与能量输出之间建立了联系。