风电场功率预测数据集WindPowerForecastDataset-msh3llah
数据来源：互联网公开数据
标签：可再生能源，风能，数据集，功率预测，时间序列，机器学习，能源管理，电力系统
数据概述： 该数据集包含来自多个风电场的功率数据，记录了风电机组在不同时间点的发电功率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个地区的风电场，包括中国多个省份和欧洲部分国家。
数据维度：数据集包括时间戳，风电场名称，实际发电功率，预测功率，风速，风向，温度等变量。还包括历史功率数据和气象数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于风电场运营商和气象部门的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于风能研究，功率预测，能源管理等领域，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于风能发电预测，风电场运行优化等研究，如风速与功率的关系分析，功率波动的原因研究等。
行业应用：可以为风电行业提供数据支持，特别是在功率预测，风电场管理和电网调度方面。
决策支持：支持风电场的功率预测和策略优化，帮助运营商制定科学的发电计划和维护策略。
教育和培训：作为可再生能源，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索风电场功率预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的功率预测，优化风电场管理和电网调度，提高风能利用效率和发电经济效益。
