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光伏电站发电量预测数据集（涵盖装机容量、详尽气象与地理位置信息，13个站点，2019年1月至2020年12月，每15分钟记录一次）

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简介：
本数据集包含13个光伏电站自2019年至2020年的发电量预测资料，每站每15分钟更新一次。涵盖详尽的地理位置、装机容量及气象信息。 这段数据包含了13个光伏电站的运行记录，采样间隔为每15分钟一次，时间跨度从2019年1月1日到2020年12月31日。数据中包括了装机容量、地理信息以及天气特征等详细内容。其中关于天气的信息具体包含：总辐照度（W/㎡）、法向直射辐照度（W/㎡）、水平面散射辐照度（W/㎡）、气温（°C） 、气压（hpa）、相对湿度(%)。

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  • 光伏电站发电量预测数据集（涵盖装机容量、详尽气象与地理位置信息，13个站点，2019年1月至2020年12月，每15分钟记录一次）
    优质
    本数据集包含13个光伏电站自2019年至2020年的发电量预测资料，每站每15分钟更新一次。涵盖详尽的地理位置、装机容量及气象信息。 这段数据包含了13个光伏电站的运行记录，采样间隔为每15分钟一次，时间跨度从2019年1月1日到2020年12月31日。数据中包括了装机容量、地理信息以及天气特征等详细内容。其中关于天气的信息具体包含：总辐照度（W/㎡）、法向直射辐照度（W/㎡）、水平面散射辐照度（W/㎡）、气温（°C） 、气压（hpa）、相对湿度(%)。
     
  • 风电场发电预测数据集（涵盖14个风电场，包括装机容量、详尽天气和地理位置信息，时间范围为2019年1月至2020年12月，每15分钟记录一次）
    优质
    本数据集包含14个风电场所产生的发电预测信息，详细记录了各风场的装机容量、气象条件及地理坐标等关键参数，时间跨度覆盖两年，以每15分钟为单位更新。 该数据集包含14个风电场的运行记录，采样间隔为每15分钟一次，时间范围从2019年1月1日到2020年12月31日。数据包括装机容量、地理信息以及天气特征等多方面内容。其中天气相关特征具体如下：在不同高度（如10米、30米、50米和70米）的风速及风向，风机轮毂高度处的风速与风向，气温（摄氏度）、气压（百帕）以及相对湿度（百分比）。
     
  • 负荷预测数据集（2018年1月至2020年12月，每15分钟记录一次，包含十万余条数据）
    优质
    该数据集收录了从2018年到2020年的电力负荷信息，每15分钟更新一次，涵盖十万多个观测值，为精准的负荷预测提供坚实的数据支持。 数据包含10万多条负荷记录，时间跨度从2018年1月到2020年12月，采样间隔为每15分钟一次。这些数据包括温度、湿度、风速、露点以及云层覆盖等特征，并且所有数值均以兆瓦（MW）为单位。
     
  • 用电负荷预测数据集（含13个月每日电量及气象详情).rar
    优质
    本数据集包含连续13个月的日用电量和详细气象信息，适用于电力系统中短期负荷预测研究。文件格式为RAR压缩包。 负荷预测数据集包含13个月的详细记录，包括每天的用电量、温度、湿度、风速和降雨情况。文件格式为.rar。
     
  • 德国风力发电机发电预测数据集（2019-2021年12月，13万多条记录，每10分钟一次，包含76个维度的特征如轴承温度）
    优质
    本数据集涵盖2019至2021年间德国风力发电机发电情况，总计13万余条记录，每10分钟更新一次。包括76项详细特征如轴承温度等信息，为预测模型提供全面支持。 德国风力发电机发电数据集（2019-2021年12月），包含超过13万条记录，时间间隔为每十分钟一次。该数据集中含有76个特征维度，包括轴承温度等信息，并提供了各类特征的单位详情。
     
  • 光伏电站发电量预测的数据集（含17500条记录）
    优质
    该数据集包含17500条关于光伏电站发电情况的详细记录，旨在支持对光伏发电量进行精准预测的研究与应用。 训练数据集包含9000条光伏发电设备采集的信息；测试数据集则有8500条类似的数据记录。 文件中的表格字段及其含义如下： - ID：当前的记录编号； - 板温：光伏电池板背测温度； - 现场温度：光伏电站现场的实际温度； - 转换效率：计算得出的平均转换效率值； - 转换效率A、B、C和D分别代表数据采集点A至D处的光伏板转换效率； - 电压A、B、C和D则对应于各汇流箱在不同采集点（A-D）上的测量电压值。
     
  • 中国各省1990至2020年间每月用电量与发电量数据
    优质
    该数据集收录了自1990年至2020年期间，中国各省份逐月的用电量和发电量信息，详尽展示了三十年间电力行业的变化趋势。 一、分省份发电量累计值（月）数据：1990-2020年 二、分省份用电量累计值（月）数据：2003.5-2020年 发电量是指发电机转换能量产出的电能数量，计量单位为“千瓦时”。它包括全部电力工业、自备电厂和农村小型电厂产生的火力发电、水力发电、核能发电及其他动力形式的发电（如地热能发电、太阳能发电、风力发电、潮汐发电以及生物能源）。统计范围涵盖厂用电量，新建设备投产前的电量及大修或改造后试运行期间生产的电量。只要被本单位或其他用户使用，则计入发电量；未使用的则不计。 用电量是指用电对象消耗的有效电能数量，计量单位为“千瓦时”。它反映的是有功功率与时间乘积之和，通常通过电表进行测量。根据不同的用电主体，可以分为单台设备的耗电量、产品生产过程中的耗电量以及企业（车间、工序等）内的耗电量（包括内部输变电损耗）。用电量主要用于衡量能源消耗情况。
     
  • 1951年至2017年10月全国站点位置与EVP蒸发量数据分布.rar
    优质
    本资源包含从1951年至2017年全国各地站点的位置信息及EVP（实际蒸散发）数据，适用于气候变化、水资源管理等领域的研究。 1951年至2017年10月全国气象站点位置分布及EVP蒸发量数据.rar
     
  • 德国风力发电机发电预测数据集（2019-2021年12月，13万多条记录，每10分钟一次更新，包含轴承温度在内的76个维度特征）
    优质
    该数据集收录了2019至2021年间德国风力发电机的发电预测信息，总计超过13万条记录，涵盖包括轴承温度在内的76项详细特征，每10分钟更新一次。 该数据集是关于德国风力发电机发电预测的研究资源，涵盖了从2019年到2021年12月的时段，总计约有13万条记录，每10分钟采集一次数据，提供了丰富的信息用于分析和建模。 以下是这个数据集包含的主要知识点： 1. **时间序列分析**：由于数据每10分钟更新一次，这为进行时间序列分析提供了理想条件。可以使用ARIMA、状态空间模型或季节性分解趋势成分（STL）等方法来研究发电量随时间的变化规律。 2. **风电功率预测**：风力发电机的发电量受多种因素影响，如风速、风向、空气密度和叶片角度等。通过这些数据可以构建预测模型以估计未来的发电功率，这对于能源调度和电网稳定至关重要。 3. **特征工程**：76维特征包括了轴承温度等关键参数，这些参数可能与发电机的运行状态和效率紧密相关。通过对这些特征进行归一化、标准化、衍生特征及相关的分析处理，可以增强模型的预测能力。 4. **异常检测**：轴承温度是衡量风电机组健康状况的重要指标，过高或过低的温度都预示潜在故障的可能性。通过数据分析识别出异常模式有助于及时维护和预防性维修。 5. **机器学习模型应用**：可以使用各种监督学习（如线性回归、随机森林、支持向量机及神经网络）与无监督学习方法（聚类分析或主成分分析等），来理解特征之间的相互作用，并预测未来发电性能。 6. **多变量相关性研究**：探究76个特征间的关联有助于了解哪些因素对发电量影响最大，以及它们之间是否存在协同效应。可以使用相关矩阵、热图或者网络图等形式可视化这些关系。 7. **时间间隔分析**：10分钟的时间分辨率有利于捕捉风力发电机状态的快速变化，对于短期预测模型尤其有利。 8. **数据清洗**：在实际应用前需对数据进行预处理以确保质量。这包括缺失值、异常值和重复记录的清理工作。 9. **单位信息理解**：了解每个特征对应的单位（如温度为摄氏度，风速为米/秒）对于正确解释及使用这些数据至关重要。 10. **数据可视化工具应用**：利用Matplotlib、Seaborn或Plotly等工具将复杂的数据以图形形式展示出来，有助于直观理解分布趋势和异常情况。 此数据集提供了深入研究风力发电性能预测以及设备健康管理的宝贵资源，适合能源领域、机器学习及数据分析专业人士使用。