风力发电机组发电量预测数据集-气候变化与能源转型案例-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：风力发电,可再生能源,机器学习,能源预测,气候变化,环境科学,能源效率,数据分析
数据概述：
本数据集旨在支持对风力发电机组发电量的预测研究，背景设定在2021年全球气候变化背景下。数据集包含多种影响风力发电机组发电量的特征变量，例如温度、风向、发电机组状态、天气状况、叶片长度等。该数据集为构建机器学习模型提供了基础，用于预测风力发电机组的发电功率（单位：千瓦时/小时）。数据集旨在帮助研究者理解风力发电的影响因素，并探索提高能源效率的途径，以应对气候变化挑战。
数据用途概述：
该数据集适用于多个研究和应用场景。研究人员可以利用此数据构建预测模型，分析不同因素对发电量的影响，优化风力发电机组的运行策略。能源公司可以利用模型预测发电量，提高电网的稳定性和可靠性。环境组织可以利用模型评估风力发电的潜力，支持可再生能源政策的制定。此外，该数据集也适用于机器学习教学，提供实践案例，帮助学习者掌握数据分析和模型构建技能。
