SDWPF

arXiv2022-08-09 更新2024-07-31 收录

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资源简介：

SDWPF数据集包括风力涡轮机的空间分布以及动态环境因素，提供了134个风力涡轮机在半年时间内的风力发电数据，包括它们的相对位置和内部状态。

The SDWPF dataset encompasses the spatial distribution of wind turbines and dynamic environmental factors, and provides wind power generation data for 134 wind turbines over a six-month period, alongside their relative positions and internal states.

创建时间：

2022-08-09

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SDWPF数据集是通过从中国亚洲最大的风力发电企业——龙源电力集团有限责任公司的风力发电场中收集的实际数据构建而成的。该数据集包含了134台风力涡轮机的风力发电数据，时间跨度超过半年。这些数据从风力发电场的监控控制与数据采集（SCADA）系统中每10分钟采样一次，提供了风、温度、涡轮角度和历史风力发电等信息。此外，数据集还包含了风力涡轮机的相对位置信息，以便于建模风力涡轮机之间的空间相关性。

特点

SDWPF数据集具有两个独特的特点：空间分布和动态上下文。空间分布特征提供了风力发电场中所有风力涡轮机的相对位置，有助于建模风力涡轮机之间的空间相关性。动态上下文特征则包括了温度、天气以及风力涡轮机的内部状态等信息，这些信息对于风力发电预测至关重要。与现有的数据集相比，SDWPF提供了更全面、更精细的风力发电数据，使得研究人员能够更好地研究风力发电预测问题。

使用方法

SDWPF数据集可用于风力发电预测研究。研究人员可以利用该数据集开发风力发电预测模型，并通过提供的评估指标来评估模型的性能。此外，数据集还包含了风力涡轮机的相对位置信息，使得研究人员可以研究风力涡轮机之间的空间相关性对风力发电预测的影响。使用该数据集时，需要注意数据集中的缺失值、未知值和异常值。对于这些值，在评估模型性能时，应将其视为零值。

背景与挑战

背景概述

风能作为一种清洁、安全的可再生能源，其供应的不稳定性对电网系统的集成和运行构成了挑战。风力发电预测（WPF）因此成为风能集成和运行中最关键的问题之一。为了确保电网稳定性和供电安全，高精度预测至关重要。SDWPF数据集应运而生，这是一个独特的时空动态风力发电预测数据集，它不仅包含了风力涡轮机的空间分布，还包括了动态上下文因素，如温度、天气和涡轮机内部状态。SDWPF数据集源自中国最大的风能生产商龙源电力集团的真实世界数据。该数据集包含了来自一个拥有134个风力涡轮机的风电场的风力发电数据，时间跨度超过半年。与现有的大多数数据集不同，SDWPF提供了每个风力涡轮机的相对位置和内部状态信息，这使得研究人员能够更好地理解风力涡轮机之间的空间相关性，从而提高风力发电预测的准确性。SDWPF数据集的发布旨在通过2022年百度KDD Cup挑战赛来检验现有WPF解决方案的极限。

当前挑战

SDWPF数据集面临的挑战包括：1)空间相关性建模：如何有效地建模风力涡轮机之间的空间相关性，以准确预测风电场的风力发电量；2)动态上下文因素的处理：如何利用温度、天气和涡轮机内部状态等动态上下文因素来提高预测的准确性；3)数据缺失和异常值的处理：如何处理数据中的缺失值、异常值和未知值，以确保预测的可靠性；4)时间序列预测方法的适用性：如何选择和调整时间序列预测方法，以适应SDWPF数据集的特点，从而提高预测的准确性。

常用场景

经典使用场景

在风电场规模的风力发电预测问题中，SDWPF数据集因其包含134台风力涡轮机的风力发电数据及其相对位置和内部状态，成为了研究空间动态风力发电预测的理想数据源。研究人员可以利用该数据集，结合空间分布和动态上下文因素，如温度、天气和涡轮机内部状态，进行风力发电预测模型的训练和评估，从而提高预测精度，确保电网稳定和供电安全。

衍生相关工作

SDWPF数据集的发布和广泛应用，推动了风力发电预测领域的研究进展。基于SDWPF数据集，研究人员提出了多种风力发电预测模型，如基于统计模型、机器学习方法和深度学习方法的模型，并取得了显著的预测效果。此外，SDWPF数据集还为风力发电预测领域的研究人员提供了宝贵的数据资源，促进了风力发电预测技术的创新和发展。

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