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风力发电预测数据集ZX

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简介：
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。

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  • 风力发电预测数据集ZX
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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（含28201条记录）
    优质
    本数据集包含28,201条详细的风力发电相关记录，旨在为研究人员和工程师提供一个全面的资源库，用于开发和优化风能预测模型。 根据风机的ID（tracking_id）、日期时间、风速（m/s）、大气温度（°C）、轴温（°C）、叶片角度（°）、齿轮箱温度（°C）、发动机温度（°C）、电机转矩（N-m）、发电机温度（°C）、大气压力（帕斯卡）、面积温度（°C）、风车车体温度（°C）、风向（°），电阻（欧姆），转子转矩(N-m)、状态，云层高度，叶片长度(m)，风车高度(m)等参数来预测风力发电的发电量。
     
  • 风力发电功率预测
    优质
    风力发电功率预测是通过分析气象数据和风电机组特性，对未来的风电场输出进行预估的技术。它对于优化电网调度、提高可再生能源利用率具有重要意义。 本段落根据历史功率数据预测风电机组的输出功率，并分别介绍了时间序列法、网络神经法和灰度法这三种方法。
     
  • 电气类风力发电预测数据(2017-2019: 风速、转速、发电量).txt
    优质
    本文件包含了2017年至2019年间详细的电气类风力发电预测数据，包括每日的风速、转速以及相应的发电量记录。 电气类62. 2017-2019风力发电预测数据（包括风速、转速、发电量）的文本段落件中包含下载链接，请放心下载！
     
  • 风力发电功率预测.rar
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    本研究专注于开发先进的算法模型以提高风力发电场的功率预测精度，旨在优化可再生能源利用效率。 风电功率预测是现代能源系统中的关键环节，在风能作为主要可再生能源的背景下尤为重要。其准确性直接影响电力系统的稳定运行、电力市场的交易以及风电场的经济效益。 本资料包含了关于风电功率预测的相关研究和算法应用，涉及通过对气象条件（如风速、风向）分析来预测未来一段时间内风电场输出功率的技术。这项任务复杂且多变，因为影响因素众多，包括地理位置、地形、季节变化及大气湍流等。通常采用历史数据与实时监测信息结合气象模型进行预测。 在算法方面，常用的方法有时间序列分析、统计模型（如ARIMA）、机器学习算法（支持向量机、随机森林和神经网络）以及深度学习模型（如长短时记忆网络LSTM）。这些方法各有优缺点：例如，时间序列适合短期预测；而深度学习则擅长处理复杂非线性关系，但需要大量数据与计算资源。 资料中的数据集或代码文件可能包含各种气象参数、风电场实际功率记录及预测结果等信息。研究者可利用这些数据训练和验证模型，并评估不同算法在精度与效率方面的性能表现。 尽管现有技术已取得进展，但在风速预测不确定性、异常事件适应能力以及大规模风电场集成后的系统动态特性等方面仍面临挑战。因此，该领域需要更多专家和技术人员进行深入研究以提高风电功率预测的准确性和可靠性。 总之，风电功率预测是一个跨学科问题，涉及气象学、统计学和计算机科学等多个领域。通过持续的技术创新与算法优化，未来有望实现更精准的风能利用及电力系统的可持续发展。
     
  • 风力发电机叶片瑕疵检测数据集
    优质
    本数据集专注于风力发电机叶片的瑕疵检测，包含大量高分辨率图像及详细的标注信息，旨在提升自动化检测系统的精度与效率。 风力发电机叶片缺陷检测数据集包含3500多张图片，标注采用VOC格式。