海上风电LGBM模型数据集OffshoreWindLGBMModelDataset-godgod3
数据来源：互联网公开数据
标签：海上风电，LGBM模型，数据集，可再生能源，机器学习，能源预测，电力行业，数据分析
数据概述： 该数据集为海上风电项目的一部分，主要记录了海上风电场的发电数据和相关环境因素，适用于风电预测，能源分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个海上风电场，具体包括多个国家和地区的不同海域。
数据维度：数据集包括每日发电数据，涵盖日期，风电场编号，风速，风向，温度，湿度，气压等变量。还包括发电预测所需的历史发电数据和环境因素。
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：数据来源于海上风电场运营数据和气象数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源研究，机器学习及数据科学等领域的应用，尤其在风力发电预测，能源管理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：适用于海上风电预测，能源管理，环境影响分析等研究，如发电量波动的原因分析，气象因素对发电量的影响等。
行业应用：可以为能源行业提供数据支持，特别是在风电场运营，发电预测和能源优化方面。
决策支持：支持海上风电场的发电预测和策略优化，帮助能源公司制定科学的发电计划和能源管理策略。
教育和培训：作为能源管理，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风电预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索海上风电发电量与气象因素之间的关系，帮助用户实现准确的发电量预测，优化能源管理和风电场运营，提高能源利用效率和经济效益。
