风力发电机组功率预测数据集WindTurbinePowerPredictionDataset-seohyunhaley
数据来源：互联网公开数据
标签：风电, 功率预测, 机器学习, 时序分析, 能源, 气象, 工业, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自风力发电机组的运行数据，用于预测发电机组的发电功率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了时间戳信息，表明其为时序数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但提供了风速、风向等气象相关特征。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如：有功功率（active_power_calculated_by_converter、active_power_raw）、环境温度（ambient_temperature）、发电机转速（generator_speed）、发电机绕组最高温度（generator_winding_temp_max）、电网10分钟平均功率（grid_power10min_average）、机舱内部温度（nc1_inside_temp）、机舱温度（nacelle_temp）、无功功率（reactice_power_calculated_by_converter、reactive_power）、风向（wind_direction_raw）、风速（wind_speed_raw、wind_speed_turbulence）以及风力发电机组的唯一标识符（turbine_id）。此外，train.csv中包含目标变量“Target”，submission.csv中仅包含“Target”列，test.csv中没有“Target”列。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的风力发电项目，已进行初步的清洗和整理，但具体来源未明确说明。
该数据集适合用于风力发电机组功率预测和相关的机器学习建模任务。
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：适用于能源领域和机器学习交叉学科的研究，如风电功率预测模型、时序数据分析、特征重要性分析等。
行业应用：为风力发电企业提供数据支持，尤其适用于优化发电机组运行策略、提高发电效率和预测发电量。
决策支持：支持能源政策制定和电网调度，提高可再生能源的利用效率和电网稳定性。
教育和培训：作为能源工程、数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解风电功率预测问题。
此数据集特别适合用于探索风力发电机组的运行特性与环境因素之间的关系，从而构建预测模型，实现对发电机组功率的精准预测，并优化能源管理策略。
