الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>باور بيلدر
تنزيل

تنبؤ إخراج توربينات الرياح (مصدر الصورة: https://lumifyenergy.com)

تحليل البيانات الاستكشافية ونمذجة إخراج مولدات توربينات الرياح

تضمن المشروع تحليلًا للبيانات الاستكشافية وتقييم خوارزميات الانحدار والتعلم الآلي باستخدام أدوات تعلم Python Sci-Kit. تم تدريب النماذج واختبارها وتمت مقارنة المقاييس للوصول إلى نموذج نهائي.

موضوعي:

كان الهدف من المشروع هو بناء نموذج تنبؤية لإخراج توربينات الرياح.

مصدر البيانات: https://www.kaggle.com/competitions/ensimag-mmis-2024/data

محتويات البيانات:

  • التاريخ: التوضيح الذاتي.
  • U10: توقعات الرياح المنطقية المتوقعة (م/ث) في 10 أمتار فوق الأرض.
  • V10: توقعات الرياح المتوقعة (م/ث) في 10 أمتار فوق الأرض.
  • U100: توقعات الرياح المنطقية المتوقعة (م/ث) عند 100 متر فوق الأرض.
  • V100: توقعات الرياح المتوقعة (م/ث) في 100 متر فوق الأرض.
  • الإنتاج: طاقة الرياح كل ساعة طبيعتها بواسطة الحد الأقصى لمزرعة الرياح.

المؤلفون

  • wlouer

شكر وتقدير

  • تم تجديد مجموعة البيانات في مسابقة Kaggle https://www.kaggle.com/competitions/ensimag-mmis-2024/data

ْعَنِّي

أنا بيل - محترف في صناعة الطاقة مع خبرة تزيد عن 20 عامًا في توليد الطاقة. أدت خلفيتي كمهندس ميكانيكي إلى دور مدير المشروع حيث قادت تطوير وتنفيذ مشاريع توليد الطاقة. في هذه الأيام ، أغوص في علم البيانات والتصور والتعلم الآلي بقصد استخدامه كأداة للكشف عن رؤى وتحسين اتخاذ القرارات في تطوير مشروع السلطة والتصميم والمشتريات والبناء والعمليات.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل