UTL000008_WTG_Ensimag

Predicción de salida de la turbina eólica (Fuente de la imagen: https://lumifyenergy.com)

Análisis de datos exploratorios y modelado de la producción de generadores de turbinas eólicas

El proyecto incluyó un análisis exploratorio de datos y evaluación de la regresión y los algoritmos de aprendizaje automático utilizando herramientas de aprendizaje de Python Sci-kit. Los modelos fueron entrenados y probados y se compararon las métricas para llegar a un modelo final.

Objetivo:

El objetivo del proyecto era construir un modelo predictivo para la producción de turbina eólica.

Fuente del conjunto de datos: https://www.kaggle.com/competitions/ensimag-mmis-2024/data

Contenido de datos:

• Fecha: Explanatorio por sí mismo.
• U10: Pronóstico Velocidad del Viento Zonal (M/S) a 10 m sobre el suelo.
• V10: Velocidad del viento meridional (M/S) a 10 m sobre el suelo.
• U100: Pronóstico Velocidad del Viento Zonal (M/S) a 100 m sobre el suelo.
• V100: Velocidad del viento meridional (M/S) a 100 m sobre el suelo.
• Producción: energía eólica media hora normalizada por la salida máxima del parque eólico.

Autores

• @wlouer

Expresiones de gratitud

• El conjunto de datos fue adquirido para una competencia de Kaggle https://www.kaggle.com/competitions/ensimag-mmis-2024/data

Acerca de mí

Soy Bill, un profesional de la industria eléctrica con más de 20 años de experiencia en generación de energía. Mi experiencia como ingeniero mecánico me llevó a un papel como gerente de proyectos donde dirigí el desarrollo y la ejecución de proyectos de generación de energía. En estos días, me estoy sumergiendo en la ciencia de datos, la visualización y el aprendizaje automático con la intención de usarlo como una herramienta para descubrir ideas y mejorar la toma de decisiones en el desarrollo de proyectos de potencia, diseño, adquisiciones, construcción y operaciones.