基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析的数据集是一个集合了高炉运行数据、发电量数据以及相关影响因素的数据集，旨在利用KNN（K近邻）算法对高炉发电量进行精确的回归预测。 该数据集包含了高炉在不同运行状态下的各种参数，如炉温、风量、料速、煤气成分等，以及对应的高炉发电量数据。这些数据反映了高炉运行过程中的实际状况，是进行发电量预测的重要依据。通过对这些数据的分析和处理，可以提取出与高炉发电量相关的特征，进而构建基于KNN模型的预测系统。 KNN算法是一种基于实例的学习算法，它通过计算待预测样本与训练集中各个样本之间的距离，找出与待预测样本最相近的K个样本，并根据这些样本的标签或值来预测待预测样本的标签或值。在高炉发电量预测中，KNN模型可以根据高炉运行参数的相似度，找到与当前高炉状态最相近的历史数据，从而预测出当前高炉的发电量。 通过使用该数据集，我们可以对KNN模型进行训练和验证，调整模型的参数和K值，以优化预测效果。同时，还可以结合其他机器学习算法进行比较和分析，以选择最适合高炉发电量预测的模型。

光伏发电量预测机器学习数据集

用于计算光伏电站年发电量、全生命周期发电量预测，光伏年发电收益计算。excel表格制作，直接看到算法，通过调节参数可得到计算结果。

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

“源-网-储”协调规划是提高非水可再生能源发电量占比的关键技术之一。计及非水可再生能源和负荷的时序特征，提出了基于时序生产模拟的“源-网-储”协调规划方法。在静态规划的基础上，考虑电源、网架和储能的动态运行特征，将非水可再生能源发电量占比作为约束条件以提高模型的适用性。采用多面体集合刻画非水可再生能源和负荷的不确定性，建立满足非水可再生能源发电量占比目标的两阶段鲁棒优化模型，并引入不确定性调节参数以降低决策方案的保守性。通过强对偶理论和大M法将难以直接求解的min-max-min问题转化为双层规划问题，并采用列和约束生成算法求解得到非水可再生能源和储能的多点布局方案以及线路扩展方案。以IEEE 118节点系统为算例，分析了非水可再生能源消纳目标及不确定性对规划方案的影响，结果验证了所提方法的有效性。

关于中国风电发电量折减问题的说明 如果对中国风电发电量折减的相关政策想要了解的话，这是一份不错的资源

基于深度学习的水电站水流量和发电量预测技术.pdf

表格字段及含义如下： ID:当前记录条数； 板温：光伏电池板背测温度； 现场温度：光伏电站现场温度； 转换效率：为计算得到的平均转换效率； 转换效率A：数据采集点A处的光伏板转换效率； 转换效率B：数据采集点B处的光伏板转换效率； 转换效率C：数据采集点C处的光伏板转换效率； 转换效率D：数据采集点D处的光伏板转换效率； 电压A：为数据采集点A处汇流箱电压值； 电压B：为数据采集点B处汇流箱电压值； 电压C：为数据采集点C处汇流箱电压值； 电压D：为数据采集点D处汇流箱电压值； 电流A：为采集点A处汇流箱电流值； 电流B：为采集点B处汇流箱电流值； 电流C：为采集点C处汇流箱电流值； 电流D：为采集点D处汇流箱电流值； 功率A：为采集点A处的功率Pa，P=UI； 功率B：为采集点B处的功率Pb，P=UI； 功率C：为采集点C处的功率Pc，P=UI； 功率D：为采集点D处的功率Pd，P=UI； 平均功率：为A、B、C三点功率的平均值 风速：为光伏电厂现场风速测量值； 风向：为光伏电厂现场风

风力发电发电量预测数据集（训练集28201条，测试集12087条） 根据风机 id（tracking_id）、日期时间、风速(m/s)、大气温度(° c)、轴温(° c)、叶片角度(° c)、齿轮箱温度(° c)、发动机温度(° c)、电机转矩(N-m)、发电机温度(° c)、大气压力(Pascal)、面积温度(° c)、风车车体温度(° c)、风向(° c)、电阻(ohm)、转子转矩(N-m)、状态、云层高度、叶片长度(m)、风车高度(m)来预测风力发电发电量

根据风机 id（tracking_id）、日期时间、风速(m/s)、大气温度(° c)、轴温(° c)、叶片角度(° c)、齿轮箱温度(° c)、发动机温度(° c)、电机转矩(N-m)、发电机温度(° c)、大气压力(Pascal)、面积温度(° c)、风车车体温度(° c)、风向(° c)、电阻(ohm)、转子转矩(N-m)、状态、云层高度、叶片长度(m)、风车高度(m)来预测风力发电发电量