风电功率信号分解与熵值分析数据集WindPowerSignalDecompositionandEntropyAnalysis-xiaolibaibai

数据来源：互联网公开数据

标签：风电, 信号处理, 熵值分析, CEEMDAN, VMD, 功率预测, 时间序列, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自风电功率信号处理与分析的结果，记录了经过不同分解方法处理后的风电功率数据以及对应的熵值特征。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间跨度，推测为针对特定风电场或模拟数据进行分析的结果。地理范围：数据未明确标明地理范围，可能来源于某个风电场或模拟场景。数据维度：数据集包括风电功率信号经过CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）、VMD（变分模态分解）等方法分解后的结果，以及使用样本熵（SampEn）等方法计算得到的熵值特征。具体数据项包括：经过滤波处理后的功率信号（Filtered_Utot），不同IMF（固有模态函数）分量，以及相应的熵值。数据格式：CSV格式，包含多个文件，每个文件对应不同的处理阶段或分析结果，如原始信号、分解结果、熵值计算结果等。来源信息：数据来源于风电功率信号处理的实验或模拟，并经过了多种信号处理与分析方法，如Savitzky-Golay滤波，CEEMDAN和VMD分解等。该数据集适合用于风电功率信号处理、时间序列分析、机器学习等领域的研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于风电功率预测、风电场运行状态监测、信号处理算法优化等方面的学术研究，如比较不同分解方法对风电功率信号的影响、研究熵值特征与风电功率之间的关系等。行业应用：可以为风电行业提供数据支持，特别是在风电功率预测、故障诊断、发电效率提升等方面。决策支持：支持风电场运营管理中的决策制定，例如优化风机运行策略、提升风电场整体发电效率等。教育和培训：作为信号处理、机器学习、风电工程等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解风电功率信号的特性以及各种分析方法。此数据集特别适合用于探索风电功率信号的复杂特性，以及不同信号处理方法和熵值分析在风电功率预测和状态监测中的应用，帮助用户实现更准确的功率预测和更有效的风电场管理。