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。

数据包括历史光伏逆变器数据，首先利用pycaret筛选模型，后使用tensorflow-keras框架构建lstm完成光伏发电预测

传统光伏发电功率预测存在因气象因素特征提取不综合不精确而导致预测精度不高的问题. 为了充分挖掘气象因素对光伏出力的影响, 并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势, 本文提出了一种基于气象因素充分挖掘的双向长短期记忆(Bi-directional Long Short Term Memory, BiLSTM)网络光伏发电短期功率预测方法. 在对原始数据进行异常值及标准化处理的基础上, 采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor, KNN)在外界温度、湿度、压强等诸多气象因素中充分挖掘影响光伏出力的关键因素, 重构多元数据序列, 并在探索输入层时间步长、模型层数及每层维数等超参数的合理设置方案的基础上, 构建BiLSTM网络模型, 实现光伏发电短期功率的高精度预测. 仿真结果表明, 与KNN、深度信念网络(DBN)、BiLSTM、PCA-LSTM等经典方法比较, 所提KNN-BiLSTM方法具有更高的预测精度.

2022风力发电预测数据集（100多w条数据信息（间隔10min），9多w条数据信息（间隔15min），含数据集来源及详细说明） 空间动态风力发电预测的数据集 特征包括：风力涡轮机的空间分布，以及时间、天气和涡轮机内部状态等动态背景因素。

空间动态风力发电预测的数据集 特征包括：风力涡轮机的空间分布，以及时间、天气和涡轮机内部状态等动态背景因素。 风电预测（WPF）旨在准确估计风电场在不同时间尺度上的风能供应。 风电是世界上安装量最大的可再生能源之一，风电预测方法的准确性直接影响电网的调度和运行安全。 WPF已被广泛认为是风电并网运行中最关键的问题之一。 列名解释： TurbID：风力涡轮机ID；Day：记录日；Tmstamp：记录创建时间；Wspd(m/s)：风速计记录的风速；Wdir(°)：风向与涡轮机位置之间的角度；Etmp(℃)：环境温度；Itmp(℃)：涡轮机舱内的温度；Ndir(°)：机舱方向，即机舱的偏航角；Pab1(°)：叶片1的桨距角；Pab2(°)：叶片2的桨距角；Pab3(°)：叶片3的桨距角；Prtv(kW)：无功功率；Patv(kW)： 有功功率（目标变量）；

为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法。

2019年德国四家公司风力发电数据，包括一天24小时的发电数据，可用于发电量预测。

风力发电量预测数据集，该数据集包含风速、转速、发电量等数据。数据已记录为2019年11月至2019年12月。读数间隔为10分钟。

基于改进BP神经网络的光伏发电预测模型.pdf