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）；

行业分类-作业装置-一种融合机器学习模型的中长期风力发电预测方法及系统.zip

风力发电预测