UTL000008_WTG_Ensimag

風力タービン出力予測（画像出典：https：//lumifyenergy.com）

探索的データ分析と風力タービン発電機の出力のモデリング

このプロジェクトには、Python Sci-Kit Learn Toolsを使用した回帰および機械学習アルゴリズムの探索的データ分析と評価が含まれていました。モデルを訓練およびテストし、最終モデルに到達するためにメトリックを比較しました。

客観的：

このプロジェクトの目的は、風力タービン出力の予測モデルを構築することでした。

データセットソース：https：//www.kaggle.com/competitions/ensimag-mis-2024/data

データの内容：

• 日付：自明。
• U10：地上10mでのゾーン風速（m/s）を予測します。
• V10：地上10mで子午線風速（m/s）を予測します。
• U100：地上100mでのゾーン風速（m/s）を予測します。
• V100：地上100mで子午線風速（m/s）を予測します。
• 生産：風力発電所の最大生産量によって正規化された時間平均風力発電。

著者

• @wlouer

謝辞

• データセットは、Kaggleコンペティションhttps://www.kaggle.com/competitions/ensimag-mis-2024/dataで取得されました

私について

I'm Bill - 発電で20年以上の経験を持つ電力業界の専門家です。機械エンジニアとしての私の経歴により、プロジェクトマネージャーとしての役割が導かれ、発電プロジェクトの開発と実行を主導しました。最近では、電力プロジェクトの開発、設計、調達、建設、運用の洞察を明らかにし、意思決定を改善するためのツールとして使用することを目的として、データサイエンス、視覚化、および機械学習に飛び込みます。