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19-66年天气预测与光伏发电数据分析.rar（含完整代码和数据）

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简介：
本资源包含19至66年间详细的天气预测数据及光伏发电相关的全面分析。附带完整代码和原始数据，便于深入研究与应用开发。 基于MATLAB编程，使用BP神经网络以天气为输入、光伏发电为输出进行训练和测试。代码完整并包含数据及详细注释，方便扩展应用。如需创新或进一步修改，请联系博主。本科及以上学历者可以下载该程序用于学习或者开发相关项目。如果内容与需求不完全匹配，可联系博主进行相应调整。

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  • 19-66年天气预测与光伏发电数据分析.rar（含完整代码和数据）
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    本资源包含19至66年间详细的天气预测数据及光伏发电相关的全面分析。附带完整代码和原始数据，便于深入研究与应用开发。 基于MATLAB编程，使用BP神经网络以天气为输入、光伏发电为输出进行训练和测试。代码完整并包含数据及详细注释，方便扩展应用。如需创新或进一步修改，请联系博主。本科及以上学历者可以下载该程序用于学习或者开发相关项目。如果内容与需求不完全匹配，可联系博主进行相应调整。
     
  • 基于BP神经网络的光伏发电功率预测（含完整代码和数据）
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    本项目运用BP神经网络模型进行光伏发电功率预测，并提供完整的源代码及数据集，旨在为研究与应用提供参考。 基于MATLAB编程的BP神经网络光伏发电功率预测代码完整提供，并包含数据及详细注释，方便用户进行扩展应用。如果在运行过程中遇到问题或需要进一步创新、修改，请直接联系博主沟通解决。本科及以上学历的学生可以下载并应用于实际项目中或者进行功能扩展。若发现内容与需求不完全匹配时，也可以主动联系博主获取更多支持和帮助。
     
  • 光伏电力预测数据集.rar
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    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。
     
  • 250kW光伏发电系统的功率与气象数据分析
    优质
    本研究分析了250千瓦光伏发电系统在不同气象条件下的实际发电性能，探讨影响其输出功率的关键因素，并提供优化建议。 用于光伏发电预测研究的数据集包括风速、风向、温度、湿度、压强、辐照度以及发电功率等参数。这些数据适用于微网光伏发电功率的预测研究。
     
  • 2023年3月欧洲中期天气中心光伏发电数据
    优质
    本资料为2023年3月欧洲中期天气中心发布的光伏发电数据报告，详尽分析了当月光伏能源产出情况及气象因素影响。 光伏发电是利用太阳能将其转换为电能的一种可再生能源技术。2023年3月的光伏发电数据集记录了该月份内某特定地区的光伏发电系统的发电量情况，包括每天的平均辐照度、温度以及光伏面板的转换效率等参数。这些数据可用于分析此时间段内光伏发电系统的工作状况，并得出不同天气条件下光伏发电产量变化的趋势统计结果。从而帮助制定更有效的光伏发电规划和设计方案，提高其利用效率和经济效益。
     
  • Hadoop气象数据分析完整代码
    优质
    本项目包含了利用Hadoop进行大规模气象数据处理和分析的完整源代码，适用于研究与教学。其中包括数据清洗、统计分析及可视化等模块。 《分布式》布置了一道小作业，这是作业的所有代码，里面包含了Hadoop的MapReduce代码、以及SSM框架显示数据的代码。如果有缺失可以私信我，并且请给1积分哈哈。
     
  • 航班价格数据分析与预测实战教程（附19段代码及53.07MB完整数据集）.zip
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何分析和预测航班价格，并提供了19段实用代码以及一个包含53.07MB完整数据集，适用于希望掌握相关技能的数据分析师与研究人员。 AI实战：航班价格数据集分析预测实例（包括19个源代码文件及53.07 MB完整的数据集） 所有代码经过手工整理，确保无语法错误且可运行。 使用到的模块： pandas, sklearn.model_selection.train_test_split, sklearn.ensemble.RandomForestRegressor, math.sqrt, sklearn.metrics.mean_absolute_error, sklearn.metrics.mean_squared_error, sklearn.metrics.r2_score, matplotlib.pyplot, sklearn.model_selection.GridSearchCV, numpy, seaborn, warnings random, os sklearn.linear_model.LinearRegression sklearn.linear_model.Ridge sklearn.linear_model.Lasso sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor xgboost sklearn.preprocessing.LabelEncoder sklearn.svm.SVR sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor catboost, lightgbm plotly.express sklearn.preprocessing.OneHotEncoder sklearn.preprocessing.MinMaxScaler sklearn.ensemble.BaggingRegressor xgboost.XGBRegressor pickle zstandard sklearn.preprocessing.StandardScaler sklearn.model_selection.cross_val_score statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV, scipy.stats.randint sklearn.inspection.PartialDependenceDisplay lime.lime_tabular sklearn.impute.SimpleImputer sklearn.pipeline.Pipeline sklearn.pipeline.FeatureUnion sklearn_features.transformers.DataFrameSelector sklearn.linear_model.SGDRegressor IPython.display.Image IPython.display.display sklearn.preprocessing.RobustScaler, sklearn.decomposition.PCA, sklearn.linear_model, sklearn.tree.DecisionTreeRegressor, sklearn.ensemble.ExtraTreesRegressor math
     
  • 国能日新光伏发电功率预测数据集.rar
    优质
    本数据集包含由国能日新科技股份有限公司提供的光伏发电功率预测相关数据，适用于研究和优化光伏电站的发电效率与稳定性。 该数据集可用于光伏预测及机器学习等领域，并来源于国能日新光伏功率预测大赛。 训练集中包含四个CSV文件：train_1.csv（66859条记录）、train_2.csv（43755条记录）、train_3.csv（29792条记录）和 train_4.csv（42687条记录）。测试集同样包括四个CSV文件：test_1.csv（11808条记录），test_2.csv（14688条记录），test_3.csv（6182条记录）以及 test_4.csv（13894条记录）。这些数据分别对应电场1至电场4的训练集和测试集。 每个CSV文件中的字段如下： - 训练集中包括时间、辐照度、风速、风向、温度、压强、湿度、实发辐照度以及实际功率。 - 测试集中则包含时间，辐照度，风速，风向，温度，压强和湿度，并增加了一个id字段作为样本标识符。每个记录的ID都是唯一的。 需要注意的是： 1. 实际功率中的负值表示发电机组在电力不足时会消耗电能； 2. 对于实际辐照度中出现的负数值应视为异常数据（噪声）； 3. 数据集中可能存在明显异常的数据，需要进行适当的剔除处理。
     
  • 新疆2019年光伏发电数据
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    该文档提供了新疆地区2019年度光伏发电的详细统计数据，包括发电量、装机容量及分布情况等信息，为研究者和从业者提供重要参考。 新疆2019年的光伏数据提供了该地区太阳能发电行业的详细情况。数据显示了光伏发电装机容量、发电量以及相关政策对行业发展的影响。这些数据有助于了解新疆在推动清洁能源发展方面的进展，并为未来的规划提供参考依据。
     
  • 光伏电站发电量预测的数据集（含17500条记录）
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    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。