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开源风能及风电数据集的收集与分类

机器学习 2022-02-18 v1

摘要

风能及其他形式的可再生能源在当今电网的能源供应中扮演着日益重要的角色。因此,对可再生能源进行预测对于平衡电网已变得至关重要。尽管大量关注集中于新的预测方法,却很少关注如何在不同用例与数据上比较、复现和迁移这些方法。造成这种忽视的一个原因是开源数据集的可用性有限,因为许多当前使用的数据集未公开,使得研究的复现无从谈起。这种开源数据集的缺失在风电预测等具有商业价值的领域中尤为普遍。然而,本文旨在通过提供据我们所知最大且最新的现有开源风电数据集概览,并将其分类为可用于风电预测的不同数据集组别,使研究人员能够在公开数据集上比较其方法。我们表明存在足以支撑风电预测任务的公开数据集,并讨论了不同数据组的特性,以使研究人员能够选择合适的开源数据集并在其上比较方法。

关键词

引用

@article{arxiv.2202.08524,
  title  = {A Collection and Categorization of Open-Source Wind and Wind Power Datasets},
  author = {Nina Effenberger and Nicole Ludwig},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2202.08524},
  year   = {2022}
}

备注

21 pages, 6 tables, 5 figures