SDWPF：KDD Cup 2022 空间动态风电功率预测挑战赛数据集
机器学习
2025-05-01 v2 信号处理
摘要
风电供应的波动性给将风电并入电网系统带来重大挑战。因此，风电功率预测（WPF）已被广泛认为是风电并网与运营中最关键的问题之一。过去几十年中关于风电功率预测问题的研究呈爆发式增长。然而，如何妥善处理 WPF 问题仍具挑战性，因为始终需要高预测精度以确保电网稳定性和供应安全。我们提出一个独特的空间动态风电功率预测数据集：SDWPF，其包含风力涡轮机的空间分布以及动态上下文因素。而现有大多数数据集仅包含少量风力涡轮机，且不知晓细时间尺度下风力涡轮机的位置与上下文信息。相比之下，SDWPF 提供了一个风电场中 134 台风力涡轮机超过半年的风电功率数据及其相对位置和内部状态。我们使用该数据集发起百度 KDD Cup 2022，以检验当前 WPF 解决方案的极限。数据集发布于 https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/152/0/datasets。
引用
@article{arxiv.2208.04360,
title = {SDWPF: A Dataset for Spatial Dynamic Wind Power Forecasting Challenge at KDD Cup 2022},
author = {Jingbo Zhou and Xinjiang Lu and Yixiong Xiao and Jiantao Su and Junfu Lyu and Yanjun Ma and Dejing Dou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04360},
year = {2025}
}
备注
This is a journal paper published in Scientific Data, titled SDWPF: A Dataset for Spatial Dynamic Wind Power Forecasting over a Large Turbine Array. The released sdwpf_full dataset provides more comprehensive information than the dataset made available for the KDD Cup 2022