可用于光伏预测,机器学习等领域。 来源于国能日新光伏功率预测大赛。 具体介绍可参考DC竞赛里的国能日新光伏功率预测大赛。 处理分析网络上有若干帖子。 训练集和测试集的描述如下: 训练集有train_1.csv(66859条数据), train_2.csv(43755条数据), train_3.csv(29792条数据), train_4.csv(42687条数据)共4个文件,测试集有test_1.csv(11808条数据),test_2.csv(14688条数据),test_3.csv(6182条数据),test_4.csv(13894条数据)共4个文件,分别为电场1,电场2,电场3,电场4的训练集数据和测试集数据。训练集字段包括时间、辐照度、风速、风向、温度、压强、湿度、实发辐照度、实际功率;测试集数据字段,除无字段实发幅照度和实际功率外,增加了id列为样本id,每条记录的样本id是唯一值,其它字段同训练集数据。 1. 实际功率中的负值是因为机组在发电不足时自身会消耗电能。 2. 实际辐照度的负值视为噪声数据。 3. 实测数据中有明显异常的数据可进行剔除处理。
2022-05-14 12:05:17 3.65MB 机器学习 预测
电厂蒸汽量预测文本数据(火力发电厂).zip
2022-05-11 19:03:30 586KB 电力系统 蒸汽预测 数据集 机器学习
kaggle房价预测
2022-05-06 19:24:45 190KB 数据集
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2022-04-29 10:58:12 38.42MB 数据集
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训练集和测试集的描述如下: 训练集有train_1.csv(66859条数据), train_2.csv(43755条数据), train_3.csv(29792条数据), train_4.csv(42687条数据)共4个文件,测试集有test_1.csv(11808条数据),test_2.csv(14688条数据),test_3.csv(6182条数据),test_4.csv(13894条数据)共4个文件,分别为电场1,电场2,电场3,电场4的训练集数据和测试集数据。训练集字段包括时间、辐照度、风速、风向、温度、压强、湿度、实发辐照度、实际功率;测试集数据字段,除无字段实发幅照度和实际功率外,增加了id列为样本id,每条记录的样本id是唯一值,其它字段同训练集数据。 补充说明: 1. 实际功率中的负值是因为机组在发电不足时自身会消耗电能。 2. 实际辐照度的负值视为噪声数据。 3. 实测数据中有明显异常的数据可进行剔除处理。
2022-04-28 21:06:03 3.65MB 预测 光伏 机器学习
需求预测是每个不断增长的在线业务的重要组成部分。如果没有适当的需求预测流程,几乎不可能在任何给定时间拥有适量的库存。食品配送服务必须处理大量易腐的原材料,这使得这样的公司能够准确预测每日和每周的需求变得更加重要。 这是提出这个数据集的理由 :victory_hand:! Food demand.csv
2022-04-26 09:42:00 26KB 数据集
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实战Kaggle比赛:房价预测-数据集
2022-04-25 20:07:23 201KB 文档资料
电力系统短期电力负荷预测数据集(时间间隔1h,4.8w多条数据)2015-2020 特征包括:天气变量,如气温、相对湿度、降水量和风速。
2022-04-22 17:05:41 22.29MB 电力系统 短期负荷预测 电气工程
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。