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2021年至2022年期间收集的全球风力发电机组数据，以JSON格式存储，旨在用于二三维风场的可视化呈现。

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简介：
通过对.nc4格式文件进行的解析，将其转化为JSON数据格式，该数据结构包含header和data两个主要组成部分。header部分详细记录了数据的时间信息、地理位置（经纬度）、栅格划分细节以及步长等关键参数。而data部分则承载着实际的风场数值数据。

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  • 2021-2022年度全球风场数据（JSON格式），适用于二维和三维风场可视化展示
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    本资料集提供2021至2022年全球风场数据，以JSON格式存储，便于开发者用于二维及三维空间的风场动态模拟与可视化分析。 从.nc4格式文件提取数据并转换为json格式，该json包含header和data两部分。在header中包括了时间、经纬度、栅格划分以及步长等相关信息；而data则包含了风场的具体数值。
     
  • 2021年风电机组SCADA数据
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  • 2001年至2022年全国每年风速变化
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  • 二维流场中垂直轴风力机的数值模拟（2013年）
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    本研究采用数值模拟方法，对二维流场中的垂直轴风力机进行了深入分析，旨在探究其气动性能和优化设计，为小型垂直轴风力机的应用提供理论依据。研究基于2013年的数据模型开展。 采用数值模拟的方法研究了不同攻角和风速条件下naca0015翼型二维流场中的马赫数和雷诺数。通过比较叶片的升力系数和阻力系数的变化发现，在攻角为15°的情况下，翼型可以获得最佳的升、阻力系数。进一步分析表面压强分布图、速度图以及流线图后得出结论：在相同的攻角与马赫数条件下，随着雷诺数增大，翼型的升力系数增加而阻力系数减小；而在低风速和较小攻角的情况下，并且当马赫数相同的时候，较低的雷诺数值更容易获得稳定的流场。
     
  • KDD Cup 2022风力发电数据集.zip
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    该压缩文件包含KDD Cup 2022竞赛中使用的风力发电数据集，内含详细的历史气象与发电量信息，适用于数据分析和机器学习研究。 KDD Cup 2022风力发电预测数据集提供了龙源电力集团有限公司独特的空间动态风力预测数据：SDWPF，其中包括风力涡轮机的空间分布以及时间、天气和涡轮机内部状态等动态背景因素。然而，大多数现有的数据集和竞赛将风力功率预测视为单纯的时间序列问题，并未考虑风力涡轮机的位置及其上下文信息。
     
  • 2020-2021年光伏电站与风电场土壤化学元素数据集
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  • 某风电场风机10秒内功率变化数据（CSV格式）
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    这段CSV文件包含了特定风力发电场所搜集到的数据，详细记录了该地点所有风机在任意时刻的功率输出情况，特别聚焦于功率值在十秒钟内的波动与变化。 某风电场10秒内风机功率变化数据以CSV格式存储，包含约10万个数据点，并且这些数据尚未被打上标签。有相关的文章对这部分内容进行了讨论。
     
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    2011年的风力发电机组主动偏航系统介绍了该年度在风电机组中采用的一种智能化调整叶片朝向的技术，旨在提高风能利用效率并减少机械磨损。 风电机组的高效稳定运行依赖于先进的控制技术，其中主动偏航控制系统是水平轴风电机组的关键组成部分之一。为了应对不确定性的风向对风机功率的影响，笔者设计了一种模糊控制器来确保风机能够精确地跟踪风向，并实现最大捕获风能的目标。 此外，在避免电缆缠绕和保护强风天气下工作的风机方面，本段落提出了解缆以及90°侧风的设计思路并提供了具体的控制流程图。结果显示：这种主动偏航系统有助于使风力发电机平稳可靠运行，从而高效利用风能，并满足了对偏航系统的性能要求。