风力发电功率预测数据集WindPowerPredictionDataset-knitum

数据来源：互联网公开数据

标签：风力发电, 功率预测, 时序数据, 机器学习, 能源, 可再生能源, 预测模型, 涡轮机

数据概述：该数据集包含来自风力涡轮机的数据，记录了风力发电过程中多种传感器读数和发电功率。主要特征如下：时间跨度：数据未明确时间范围，但根据数据内容推测为一段时间内的连续观测数据。地理范围：数据未明确标注地理位置，但数据来自风力涡轮机，适用于风力发电场景。数据维度：数据集包括多个特征，如“active_power_calculated_by_converter”（换流器计算的有功功率）、“active_power_raw”（原始有功功率）、“ambient_temperature”（环境温度）、“generator_speed”（发电机转速）、“generator_winding_temp_max”（发电机绕组最高温度）、“grid_power10min_average”（电网10分钟平均功率）等，以及目标变量“Target”（发电功率）。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。train.csv包含时间戳和目标变量，test.csv用于模型预测。来源信息：数据来源为参与者提交的，旨在用于风力发电功率预测的比赛数据集。

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：适用于风力发电功率预测、时间序列分析、风能利用效率研究等学术研究。行业应用：为风力发电场运营、电力系统调度、能源市场预测等行业提供数据支持。决策支持：支持风力发电场的优化运营、发电功率预测、电网负荷管理等决策。教育和培训：作为能源工程、机器学习、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解风力发电系统和预测模型。此数据集特别适合用于探索风力涡轮机的运行特性与发电功率之间的关系，从而构建预测模型，提升发电功率的预测精度，优化发电效率。