New-energy-power-plant|新能源数据集|数学建模数据集

这个数据集来自2024第十三届认证杯数学中国数学建模国际赛（小美赛）D题的原始数据，稍微转换为csv格式。

原始信息汇总

New-energy-power-plant 数据集概述

基本信息

• 许可证: openrail
• 数据规模: 100M<n<1B
• 任务类别: feature-extraction

数据来源

• 数据集来自2024第十三届认证杯数学中国数学建模国际赛（小美赛）D题的原始数据。
• 数据格式转换为csv格式。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

New-energy-power-plant数据集的构建基于两个主要子集：风电场数据集W1和太阳能数据集S1。风电场数据集W1收集了德国布雷默的wpd windmanager GmbH提供的12台风力涡轮机的风速和功率输出数据，时间跨度为2009年7月31日至8月29日，采样频率为1 Hz。太阳能数据集S1则记录了德国奥尔登堡大学屋顶平台上11个传感器的太阳辐照度数据，时间范围为1993年6月1日至6月30日，同样以1 Hz的频率采样。这两个数据集的构建旨在提供高频率的新能源发电数据，以支持相关领域的研究。

特点

New-energy-power-plant数据集的显著特点在于其高频率的实时数据采集和多样的能源类型覆盖。风电场数据集W1不仅提供了风速和功率输出的详细记录，还包含了12台风力涡轮机的具体参数，如额定功率和风场面积，为研究风能转换效率提供了丰富的背景信息。太阳能数据集S1则通过11个传感器的太阳辐照度数据，展示了太阳能资源的时空分布特性。此外，两个数据集的时间跨度均为一个月，确保了数据的连续性和稳定性，适合进行长时间序列的分析。

使用方法

New-energy-power-plant数据集适用于多种新能源领域的研究任务，如特征提取和能源效率分析。研究者可以利用风电场数据集W1进行风速与功率输出的相关性分析，评估风力涡轮机的运行效率，或进行风场布局优化。太阳能数据集S1则可用于研究太阳辐照度的变化规律，预测太阳能发电量，或进行太阳能资源评估。通过结合两个数据集，研究者还可以探索风能与太阳能的互补性，为混合能源系统的优化设计提供数据支持。

背景与挑战

背景概述

新能源电厂数据集（New-energy-power-plant）源自2024年ACMCM竞赛的D题，由德国的研究机构和公司合作提供。该数据集包含了风电场和太阳能数据集，分别记录了风速与功率输出以及太阳能辐照度。风电场数据集W1由wpd windmanager GmbH提供，涵盖了12台风力涡轮机在2009年7月的运行数据，采样频率为1 Hz。太阳能数据集S1则由德国奥尔登堡大学记录，包含11个传感器在1993年6月的太阳能辐照度数据，同样以1 Hz的频率采样。这些数据集的创建旨在推动新能源领域的研究，特别是在风能和太阳能的特征提取与优化方面，为相关领域的学者和工程师提供了宝贵的实验数据。

当前挑战

新能源电厂数据集在推动新能源研究方面面临多项挑战。首先，数据集的构建过程中需确保高精度的数据采集，尤其是在风速和太阳能辐照度的测量上，任何微小的误差都可能影响后续的分析和模型训练。其次，数据集的时间跨度较短，仅涵盖一个月的数据，这可能限制了对长期运行模式和季节性变化的研究。此外，数据集的样本频率较高，虽然有利于捕捉瞬时变化，但也增加了数据处理的复杂性和计算资源的消耗。最后，如何有效整合风能和太阳能数据，以实现多能源系统的协同优化，是该数据集面临的另一大挑战。

常用场景

经典使用场景

New-energy-power-plant数据集在新能源发电领域具有广泛的应用前景，尤其在风能和太阳能发电的特征提取与建模方面。该数据集包含了风电场和太阳能传感器的高频数据，为研究者提供了丰富的实测数据资源。通过分析风速与风电输出功率的关系，或太阳能辐照度与发电效率的关联，研究者可以构建精确的预测模型，优化能源生产策略。

衍生相关工作

基于New-energy-power-plant数据集，研究者已开展了多项相关工作，包括风能和太阳能发电系统的建模与仿真、能源预测算法的开发以及智能电网的优化设计。这些工作不仅推动了新能源技术的进步，还为未来的能源管理与政策制定提供了科学依据。

数据集最近研究

最新研究方向

在新能源领域的研究中，New-energy-power-plant数据集因其丰富的风能和太阳能数据而备受关注。该数据集不仅提供了风速与风力发电输出、太阳辐照度等关键参数，还涵盖了高频率的实时监测数据，为研究新能源系统的动态特性提供了宝贵的资源。当前，该数据集被广泛应用于新能源发电系统的建模与优化、预测算法的开发以及能源管理策略的研究。特别是在应对气候变化和能源转型的背景下，如何高效利用风能和太阳能资源成为研究热点，该数据集为相关研究提供了坚实的数据基础，推动了新能源技术的创新与应用。