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风力发电预测数据集（含28201条记录）

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简介：
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。

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  • 风力发电预测数据集（含28201条记录）
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    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。
     
  • 风力发电发电量预测数据集（含28201条训练样本和12087条测试样本）
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    该数据集包含39个特征变量及目标输出功率，共计40288条记录，旨在用于风力发电量的预测模型开发与验证。其中，28201条为训练样本，12087条为测试样本。 风力发电量预测数据集包含训练集28,201条记录和测试集12,087条记录。该数据集根据风机ID（tracking_id）、日期时间、风速(m/s)、大气温度(°C)、轴温(°C)、叶片角度(°C)、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(Pascal)、面积温度(°C)、风车车体温度(°C)、风向(°C)、电阻(ohm)、转子转矩(N-m)、状态信息以及云层高度和叶片长度(m)及风车高度(m)，来预测风力发电的发电量。
     
  • Vchuli.rar_风力发电数据_风力预测_数据预测_风力发电预测
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    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。
     
  • 海上风电发电量预测数据集（CSV格式，含4万余条记录）
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    本数据集包含超过四万条详细的海上风力发电记录，以CSV格式提供，旨在为研究者与开发者提供精确的海上风电发电量预测所需的数据支持。 海上风电出力预测的数据分为训练组和测试组两大类，主要包括风电场基本信息、气象变量数据和实际功率数据三个部分。风电场基本信息涵盖各风电场的装机容量等信息；气象变量数据包含从2022年1月到2024年1月份期间，每间隔15分钟记录的各风电场的气象情况；实际功率数据则是各风电场每间隔15分钟的发电出力详情。这些数据集文件采用csv格式存储。A榜提供两个训练集和两个测试集的数据。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 风电SCADA运行数据集-147万条记录
    优质
    该数据集包含147万条风电场SCADA系统采集的数据记录，涵盖风力发电机组的关键运行参数和状态信息，适用于数据分析、故障诊断及性能优化研究。 时间 B17.UC_ScadaActivePowerSetpoint B17.CI_YawBrakePressure3 B17.CI_TowerClearanceHb B17.CI_SubVibNacelleForeAftAcceleration B17.S_ShaftPowerSetpointTarget B17.CI_PcsActivePower B17.CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed B17.CI_PcsMeasuredElectricalTorque B17.CO_PcsTorqueDemand B17.CI_TowerClearanceValue B17.CI_TowerClearanceValid B17.CI_RotorSpeed B17.CI_RotorSpeed2 B17.CI_SubVibNacelleSideSideAcceleration B17.CI_NacellePosition B17.CI_NacelleAutoKeySwitch B17.CI_HydraulicPowerPackPressure B17.CI_IprRealP
     
  • 包含30万条记录的风电机组运行全面数据集
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    本数据集收录了超过30万条风电机组运行详细记录，涵盖多种运行状态与维护信息，为风电系统分析、优化及故障预测提供坚实的数据支持。 风电机组完整运行数据集包含30万余条记录，涵盖了风速、风向、温度、湿度、气压以及真实功率等各项指标。其中WINDSPEED 表示预测的风速，WINDDIRECTION 表示风向，TEMPERATURE 表示温度，HUMIDITY 表示湿度，PRESSURE 表示气压，PREPOWER 则是系统生成的预测功率值。ROUND(A.WS,1) 代表实际测量到的小数点后一位精确度的风速数据，而 ROUND(A.POWER,0) 是指经过四舍五入处理后的整数值的实际功率输出。YD15 目标为基于已有实际功率进行准确预测。