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国能日新光伏发电功率预测数据集.rar

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简介:
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。

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    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。
  • 第二届竞赛
    优质
    本数据集为国能日新举办的第二届光伏功率预测竞赛定制,包含详尽的历史气象与发电量信息,旨在推动光伏领域的技术进步和创新研究。 第三届智慧中国杯数据应用大赛中的国能日新第二届光伏功率预测赛聚焦于光伏发电的波动性和间歇性问题,大规模光伏电站并网运行对电力系统的安全稳定造成挑战。高精度地预测光伏电站输出功率有助于调度部门统筹安排常规能源和光伏发电之间的协调配合,并及时调整调度计划以合理规划电网运行方式。 本竞赛旨在通过利用气象信息及历史数据,结合机器学习与人工智能技术,来准确预测未来电站的发电功率。提供的数据包括十个场站的数据及其对应的天气情况;其中第一届比赛提供了四个场站的数据,而第二届则扩展到了十一个场站的数据。
  • 第一届大赛
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    本数据集由国能日新主办的第一届光伏功率预测大赛提供,包含大量真实场景下的光伏发电历史数据和气象信息,旨在促进光伏领域技术交流与创新。 国能日新光伏功率预测大赛第一届数据集包括训练集和测试集两部分。训练集中包含了4个电场的脱敏环境数据、实际辐照度及发电功率信息,而测试集则提供了同样的四个电场的脱敏环境数据,要求参赛者基于这些历史与模拟条件来预测各时间点上的光伏发电量。 值得注意的是,在接近真实应用场景的情况下,提供的环境参数均为预报值而非实测结果;训练集中包含的实际辐照度和发电功率则是经过处理的真实测量数值。具体而言,训练集由train_1.csv, train_2.csv, train_3.csv 和train_4.csv 四个文件构成,每个文件对应一个特定电场的数据记录;测试数据部分则包括test_1.csv,test_2.csv,test_3.csv和test_4.csv四个文档。
  • -版).7z
    优质
    光伏功率数据-国能日新(新版).7z文件包含了最新的光伏电站发电功率数据集,由国能日新公司提供,适用于新能源研究与数据分析。 国能日新提供光伏数据服务。
  • 系统V1.0.1用户手册.pdf
    优质
    《国能日新光伏功率预测系统V1.0.1用户手册》是一份详尽的操作指南,针对使用该系统的用户提供详细的安装、配置及操作说明。 国能日新光伏功率预测系统用户使用手册介绍该系统的操作主要由三部分组成:人机界面、接口以及数据库操作。 1. **人机界面**是客户端程序,用于执行包括但不限于用户管理、系统设置、状态监测、预测曲线展示、气象信息查询和统计分析等功能的主要交互平台。 2. 接口与数据库则是后台运行的程序模块。它们负责接收输入数据、进行相关计算并存储结果。在完成初始安装配置后,这些功能会自动启动且无需用户干预;若需调整或修改,则应在技术人员指导下操作。 以上是该系统的基本使用说明概述。
  • .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。
  • 短期_PV.zip
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    该数据集包含短期光伏功率预测的相关信息,适用于研究和分析光伏发电系统的性能与预测模型优化。文件内含历史气象及发电数据,有助于提升光伏电站运营效率。 超短期光伏功率预测(PV)是一种重要的技术手段,用于准确预测短时间内光伏发电系统的输出功率。这项工作对于优化电网调度、提高可再生能源的利用效率以及确保电力系统稳定运行具有重要意义。通过分析气象数据与历史发电数据之间的关系,可以建立有效的模型来实现对下一小时或更短时间内的光伏电站出力情况做出精确预估。
  • 基于Stacking模型成的
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    本研究提出了一种基于Stacking技术的光伏电力预测方法,通过不同机器学习算法的有效结合,显著提升了预测精度,为可再生能源管理提供了新的解决方案。 为了提高光伏发电输出功率预测的精度与可靠性,本段落提出了一种基于Stacking模型融合的方法来预测光伏发电功率。选取某光伏电站的历史实测数据(包括温度、湿度及辐照度等)作为研究对象,在对光伏发电功率数据进行特征交叉和递归特征消除法预处理的基础上,选择了XGBoost、LightGBM以及RandomForest三种机器学习算法作为Stacking集成学习的第一层基学习器,并使用LinearRegression作为第二层元学习器。构建了多个机器学习算法嵌入的Stacking模型融合预测模型。实验结果显示,该方法在R2和MSE指标上分别达到了0.9874和0.1056的良好表现,相比于单一的机器学习模型,其预测精度有显著提高。
  • 气象开放_.zip
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    《光伏气象开放数据》由国能日新提供,包含太阳能发电关键气象参数,旨在促进光伏发电效率和研究,助力行业可持续发展。 训练集和测试集的描述如下:1. train_feature.csv 文件包含训练集特征数据,每个时刻有1条记录,每天共8个时刻的数据,总计17008条。2. train_label.csv 文件包含训练集标签数据,每天对应一个标签值,共有2126个标签。3. test_feature.csv 文件包括测试集特征数据,同样每个时刻一条记录且每日有8个时刻的记录,共计7320条数据,并与训练集特征文件中的字段一致。
  • 气象开放-.zip
    优质
    本资料集为国能日新公司提供的光伏气象开放数据,包含光照强度、温度等影响光伏发电的关键气象参数,旨在促进太阳能发电效率的研究与应用。 1. train_feature.csv:训练集特征数据包含每个时刻的数据点,每天有8个时刻的记录,总计17008条记录。 2. train_label.csv:训练集标签数据中,每一天有一个对应的标签值,总共包括了2126天的数据。 3. test_feature.csv:测试集特征数据同样以每小时为单位收集信息,每日涵盖8个小时的数据点,共计包含7320个数据条目。