2020年以来法国风能和太阳能每日发电量

关于数据集

⚡️关于数据集⚡️
该数据集包含自 2020 年以来法国电网每小时的风能💨和太阳能☀️能源产量（以兆瓦为单位）⚡️记录。其主要目的是使能源监管委员会 (CRE) 能够计算用于计算风能和太阳能行业额外报酬的参考价格。

附加报酬是针对风能和太阳能生产商的一种支持机制，具体定义见《能源法》第L. 314-18至L. 314-27条。该机制由《绿色增长能源转型法》（LTECV）引入。该机制允许直接销售电力的可再生能源生产商获得额外报酬，以补偿其销售收入与参考报酬水平之间的差额。参考报酬由公共部门通过电价法令确定，或由生产商通过竞争程序确定，具体取决于安装类型。

这种额外补偿通常被归类为可变奖金或事后奖金，因为其金额会根据参考补偿与实际市场收入之间的差异进行调整。该制度的主要目标是让生产者接触短期市场价格信号，同时确保他们获得可再生能源生产的合理报酬。

您可以通过运行以下脚本简单地加载数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')

class CONFIG:

    NAMES_DTYPES = {
        "Source" : str,
        "Production" : np.float32
    }

data = pd.read_csv(
    "/kaggle/input/intermittent-renewables-production-france/intermittent-renewables-production-france.csv",
    index_col="Date and Hour",
    parse_dates=["Date and Hour", "Date"],
    infer_datetime_format=True,
    dtype=CONFIG.NAMES_DTYPES
    )

⚡️机器学习的数据集用途⚡️
该数据集为可再生能源和电力市场分析领域的各种机器学习应用提供了宝贵的机会。以下是一些潜在的用例：

1. 时间序列预测：机器学习模型可以根据每小时的生产记录进行训练，以预测未来的风能和太阳能生产水平。这些预测对于电网运营商、能源贸易商和政策制定者有效规划和优化能源分配和利用至关重要。
2. 异常检测：通过采用机器学习算法，可以检测能源生产模式中的异常。异常可能表明设备故障、天气相关问题或其他需要注意的异常情况。
3. 价格信号分析：利用参考价格数据，机器学习模型可以分析市场价格信号及其对可再生能源生产商的影响。这种分析可以帮助利益相关者就能源销售策略和利润优化做出明智的决策。
4. 可再生能源生产优化：机器学习模型可以优化可再生能源装置的运行，同时考虑天气预报、市场价格和生产成本等因素。这将有助于确定最有利的能源生产时间。
5. 能源装置性能比较：机器学习可用于比较不同类型可再生能源装置的性能。这种分析可以深入了解不同条件和市场动态下各种技术的效率。
6. 政策影响评估：数据集中关于额外报酬支持机制的信息可用于评估可再生能源推广政策的有效性。机器学习模型可以帮助识别此类政策对能源生产、市场参与度以及生产​​者财务结果的影响。
7. 能源市场价格预测：通过将此数据集与其他相关市场数据整合，机器学习模型可以预测能源市场价格。此类预测可以帮助可再生能源生产商就何时出售能源以及出售多少能源做出明智的决策。

为了在这些任务中取得最佳结果，数据预处理、缺失值处理以及与其他数据集或外部因素（例如天气数据、经济指标）的潜在整合对于提高机器学习模型的性能和准确性至关重要。