第三届智慧中国杯数据应用大赛 国能日新第二届光伏功率预测赛# 光伏发电具有波动性和间歇性，大规模光伏电站的并网运行对电力系统的安全性和稳定造成较大的影响。对光伏电站输出功率的高精度预测，有助于调度部门统筹安排常规能源和光伏发电的协调配合，及时调整调度计划，合理安排电网运行方式。因此，本题旨在通过利用气象信息、历史数据，通过机器学习、人工智能方法，预测未来电站的发电功率，进一步为光伏发电功率提供准确的预测结果。 包含十个场站的数据及天气数据，第一届为4个场站数据，第二届为10个场站数据。

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训练集数据提供了4个电场的脱敏后的环境数据和电场实际辐照度和电场发电功率。测试集数据提供了4个电场的脱敏后的环境数据，需要利用这些数据预测每个时间点的光伏发电功率。注意： 为了贴近实际应用，环境数据提供的是预测值，不是实测值，训练集中的电场实际辐照度和电场实际发电功率为脱敏后的实测值。 训练集和测试集的描述如下： 训练集有train_1.csv, train_2.csv, train_3.csv, train_4.csv共4个文件，测试集有test_1.csv,test_2.csv,test_3.csv,test_4.csv共4个文件，分别为电场1，电场2，电场3，电场4的训练集数据和测试集数据。 补充说明： 1.实际功率中的负值是因为机组在发电不足时自身会消耗电能。 2.实发幅照度中的负值视为噪声数据。

数据集记录了示范光伏电站10个方阵各3台逆变器1个月的5min间隔有功功率运行数据 termNum: 期数 distNum: 区块号 blockNum: 方阵号 Time: 测点时间 powerNum: 逆变器编号 Power: 有功功率值

数据集记录了示范光伏电站10个方阵各3台逆变器1个月的5min间隔有功功率运行数据，主要给出时间戳信息、逆变器所属区块和方阵信息等。可利用10个方阵的各3台光伏逆变器功率数据结合机器学习无监督算法技术，建立鲁棒的光伏功率异常数据检测模型，用于识别并剔除潜在的异常数据。 termNum: 期数 distNum: 区块号 blockNum: 方阵号 Time: 测点时间 powerNum: 逆变器编号 Power: 有功功率值

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基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测.pdf

国能日新-光伏数据

most of the researches on PV power generation forecasting methods have problems such as long time for model training and propose an optimization. Using the BP(backpropagation) neural network, this learning algorithm is mainly applicable to multi-input, multi-output networks. It can rely on ready-made data and input and output without knowing the mathematical relationship between the mapping relationship in which input and output. The mapping relationship is learned and stored. In addition, BP neural networks have great advantages in dealing with non-linear problems and have strong generalization ability.