德国风力发电机发电预测数据集（2019-2021.12月，13w多条数据，时间间隔10min，含轴承温度等76维特征）

该数据集是关于德国风力发电机发电预测的宝贵资源，包含从2019年到2021年12月期间的详细信息，总计超过13万条记录，每10分钟采集一次数据，这样的时间分辨率使得数据分析更加精确且具有时效性。数据集涵盖了76个不同的特征变量，这些变量可能包括但不限于风速、风向、发电机功率输出、轴承温度等各种与风力发电机运行状态相关的参数。轴承温度是关键的监测指标，因为它直接影响到设备的稳定性和寿命。 了解风力发电的基本原理至关重要。风力发电机通过捕捉风的动能将其转化为电能。风速和风向是决定发电效率的主要因素，高风速通常意味着更高的能量输入，但过高的风速也可能对设备造成损害。因此，数据集中风速的记录对于评估风场的潜在产能和优化发电策略非常重要。 76维特征中包含了多个与机械健康和性能有关的参数。轴承作为发电机的重要组成部分，其温度的变化可以反映出设备的运行状况。异常的轴承温度可能预示着润滑问题、过载运行或潜在的机械故障，及时监控和分析这些数据有助于预防性维护，降低停机时间和维修成本。 此外，数据集还可能包含其他环境和系统参数，如大气压力、湿度、发电机转速、叶片角度等。这些参数有助于构建更全面的模型来预测风力发电机的发电量，因为它们都与发电性能息息相关。例如，大气压力和湿度会影响空气密度，进而影响风的能量密度；叶片角度调整可以改变风力发电机捕获风能的效率。 在数据分析和机器学习的角度，这个数据集可用于训练预测模型，比如使用时间序列分析方法（如ARIMA模型）、机器学习算法（如随机森林、支持向量机）或者深度学习网络（如LSTM）进行发电功率预测。这些预测模型可以为风电场的运营提供决策支持，比如电力交易、电网调度和能源管理。 由于数据集提供了特征的单位信息，这表明数据已经进行了标准化处理，可以直接用于建模，避免了数据预处理中的单位转换步骤。但使用前仍需进行数据清洗，检查缺失值、异常值和一致性，以确保模型的训练效果和预测准确性。 这个德国风力发电机发电预测数据集是一个宝贵的科研和工程资源，它涵盖了风力发电的多个关键要素，为研究者和工程师提供了深入理解风力发电机制、优化发电效率、提升设备维护策略以及开发高级预测模型的绝佳机会。