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收藏光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率,可以提高电网的稳定性,增加电网消纳光电能量的能力,在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展,实现动态供需状态预测的方法,为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量,可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站,提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理,用累计发电量矫正小时平均发电功率,剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作,剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据,其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量,当误差率低于一定阈值时,该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
Global Solar Dataset
在快速扩展的太阳能领域,找到全面的国家规模光伏(PV)数据集可能具有挑战性。资源通常分散在多个网站和API中,质量和可访问性差异显著。该仓库旨在通过将这些数据集的位置集中到一个位置来简化对这些数据集的访问,从而支持研究并促进新旧市场中太阳能预测模型的开发。
github 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
CatMeows
该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录