Розроблення інтелектуальної системи прогнозування генерації електроенергії вітроелектростанції
Ключові слова:
машинне навчання, Python, Pandas, вітромоніторинг
Анотація
У роботі проведено аналіз даних великої електростанції, що виробляє електроенергію з використанням вітроенергетичних установок. Використовуючи мову програмування Python та бібліотеки Pandas, отримано інформацію про типи та структуру даних, здійснено перейменування та форматування стовпців. Застосовано візуалізацію для аналізу взаємозв’язку активної потужності, швидкості вітру та інших параметрів. Окрім цього, проведено аналіз сезонної динаміки, обчислено сумарну активну потужність для кожного місяця. Результати дають змогу визначити ключові фактори, що впливають на електрогенерацію та розкривають складність взаємодії між параметрами.
Посилання
[1] Dupre, A., Drobinski, P., Alonzo, B., Badosa, J., Briard, C., & Plougonven, R. (2020).Sub-hourly forecasting of wind speed and wind energy. Renewable Energy, 145, 2373-2379.
[2] Gupta, Y. (2018). Selection of important features and predicting wine quality using machine learning techniques. Procedia Computer Science. 125, 305–312.
[3] Lahouar, A., & Slama, J. (2017). Hour-ahead wind power forecast based on random forests. Renewable Energy, 109, 529–541.
[2] Gupta, Y. (2018). Selection of important features and predicting wine quality using machine learning techniques. Procedia Computer Science. 125, 305–312.
[3] Lahouar, A., & Slama, J. (2017). Hour-ahead wind power forecast based on random forests. Renewable Energy, 109, 529–541.
Опубліковано
2025-11-13
Як цитувати
Паславський, М. (2025). Розроблення інтелектуальної системи прогнозування генерації електроенергії вітроелектростанції. Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології. вилучено із https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/331
Розділ
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
