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德国风力发电机发电预测数据集（2019-2021年12月，13万多条记录，每10分钟一次，包含76个维度的特征如轴承温度）

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简介：
本数据集涵盖2019至2021年间德国风力发电机发电情况，总计13万余条记录，每10分钟更新一次。包括76项详细特征如轴承温度等信息，为预测模型提供全面支持。 德国风力发电机发电数据集（2019-2021年12月），包含超过13万条记录，时间间隔为每十分钟一次。该数据集中含有76个特征维度，包括轴承温度等信息，并提供了各类特征的单位详情。

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  • 德国风力发电机发电预测数据集（2019-2021年12月，13万多条记录，每10分钟一次，包含76个维度的特征如轴承温度）
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    本数据集涵盖2019至2021年间德国风力发电机发电情况，总计13万余条记录，每10分钟更新一次。包括76项详细特征如轴承温度等信息，为预测模型提供全面支持。 德国风力发电机发电数据集（2019-2021年12月），包含超过13万条记录，时间间隔为每十分钟一次。该数据集中含有76个特征维度，包括轴承温度等信息，并提供了各类特征的单位详情。
     
  • 德国风力发电机发电预测数据集（2019-2021年12月，13万多条记录，每10分钟一次更新，包含轴承温度在内的76个维度特征）
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    该数据集收录了2019至2021年间德国风力发电机的发电预测信息，总计超过13万条记录，涵盖包括轴承温度在内的76项详细特征，每10分钟更新一次。 该数据集是关于德国风力发电机发电预测的研究资源，涵盖了从2019年到2021年12月的时段，总计约有13万条记录，每10分钟采集一次数据，提供了丰富的信息用于分析和建模。 以下是这个数据集包含的主要知识点： 1. **时间序列分析**：由于数据每10分钟更新一次，这为进行时间序列分析提供了理想条件。可以使用ARIMA、状态空间模型或季节性分解趋势成分（STL）等方法来研究发电量随时间的变化规律。 2. **风电功率预测**：风力发电机的发电量受多种因素影响，如风速、风向、空气密度和叶片角度等。通过这些数据可以构建预测模型以估计未来的发电功率，这对于能源调度和电网稳定至关重要。 3. **特征工程**：76维特征包括了轴承温度等关键参数，这些参数可能与发电机的运行状态和效率紧密相关。通过对这些特征进行归一化、标准化、衍生特征及相关的分析处理，可以增强模型的预测能力。 4. **异常检测**：轴承温度是衡量风电机组健康状况的重要指标，过高或过低的温度都预示潜在故障的可能性。通过数据分析识别出异常模式有助于及时维护和预防性维修。 5. **机器学习模型应用**：可以使用各种监督学习（如线性回归、随机森林、支持向量机及神经网络）与无监督学习方法（聚类分析或主成分分析等），来理解特征之间的相互作用，并预测未来发电性能。 6. **多变量相关性研究**：探究76个特征间的关联有助于了解哪些因素对发电量影响最大，以及它们之间是否存在协同效应。可以使用相关矩阵、热图或者网络图等形式可视化这些关系。 7. **时间间隔分析**：10分钟的时间分辨率有利于捕捉风力发电机状态的快速变化，对于短期预测模型尤其有利。 8. **数据清洗**：在实际应用前需对数据进行预处理以确保质量。这包括缺失值、异常值和重复记录的清理工作。 9. **单位信息理解**：了解每个特征对应的单位（如温度为摄氏度，风速为米/秒）对于正确解释及使用这些数据至关重要。 10. **数据可视化工具应用**：利用Matplotlib、Seaborn或Plotly等工具将复杂的数据以图形形式展示出来，有助于直观理解分布趋势和异常情况。 此数据集提供了深入研究风力发电性能预测以及设备健康管理的宝贵资源，适合能源领域、机器学习及数据分析专业人士使用。
     
  • 负荷预测数据集（2018年1月至2020年12月，每15分钟记录一次，包含十万余条数据）
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    该数据集收录了从2018年到2020年的电力负荷信息，每15分钟更新一次，涵盖十万多个观测值，为精准的负荷预测提供坚实的数据支持。 数据包含10万多条负荷记录，时间跨度从2018年1月到2020年12月，采样间隔为每15分钟一次。这些数据包括温度、湿度、风速、露点以及云层覆盖等特征，并且所有数值均以兆瓦（MW）为单位。
     
  • 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。
     
  • 光伏电站发电量预测数据集（涵盖装机容量、详尽气象与地理位置信息，13个站点，2019年1月至2020年12月，每15分钟记录一次）
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    本数据集包含13个光伏电站自2019年至2020年的发电量预测资料，每站每15分钟更新一次。涵盖详尽的地理位置、装机容量及气象信息。 这段数据包含了13个光伏电站的运行记录，采样间隔为每15分钟一次，时间跨度从2019年1月1日到2020年12月31日。数据中包括了装机容量、地理信息以及天气特征等详细内容。其中关于天气的信息具体包含：总辐照度（W/㎡）、法向直射辐照度（W/㎡）、水平面散射辐照度（W/㎡）、气温（°C） 、气压（hpa）、相对湿度(%)。
     
  • 风电场发电预测数据集（涵盖14个风电场，包括装机容量、详尽天气和地理位置信息，时间范围为2019年1月至2020年12月，每15分钟记录一次）
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    本数据集包含14个风电场所产生的发电预测信息，详细记录了各风场的装机容量、气象条件及地理坐标等关键参数，时间跨度覆盖两年，以每15分钟为单位更新。 该数据集包含14个风电场的运行记录，采样间隔为每15分钟一次，时间范围从2019年1月1日到2020年12月31日。数据包括装机容量、地理信息以及天气特征等多方面内容。其中天气相关特征具体如下：在不同高度（如10米、30米、50米和70米）的风速及风向，风机轮毂高度处的风速与风向，气温（摄氏度）、气压（百帕）以及相对湿度（百分比）。
     
  • 电力系统短期负荷预测数据集（2015-2020，4.8万多条记录，每小时更新一次，包含温湿度和区域详情）
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    该数据集收录了2015至2020年间超过4.8万条电力系统短期负荷预测记录，每小时更新一次，并提供详尽的温湿度及地区信息。 该数据适用于电力系统短期负荷预测，包含4.8万多条记录的电力系统负荷数据，时间间隔为1小时，时间段覆盖2015年1月至2020年6月。此外，这些数据还包含了温度、湿度和风速等共13种特征，并且标注了日期是否是工作日。
     
  • 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。
     
  • 负荷预测数据集（超过38000条记录，涵盖96个节点，每15分钟更新一次，包含温度、湿度、风速和降雨量等信息）
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    这是一个庞大的电力负荷预测数据集，含逾38,000条记录，覆盖96个不同节点，每15分钟刷新一次。数据囊括了影响电网负荷的各类因素如气温、湿度、风力及降水情况。 数据内容包括38000多条记录，涉及96个节点的数据点，时间间隔为15分钟。数据包含温度、湿度、风速和降雨量等多种特征。
     
  • 2019年德国四家公司的风力发电数据
    优质
    本资料整理了2019年度来自德国四家主要企业的风力发电详细记录，涵盖每月乃至每日发电量的变化趋势与统计数据。 2019年德国四家公司的风力发电数据涵盖了全天24小时的发电情况，这些数据可用于进行发电量预测。