海上风电出力预测的用电数据分为训练组和测试组两大类，主要包括风电场基本信息、气象变量数据和实际功率数据三个部分。A榜包括2个训练集和2个测试集数据。2023年12月1日，我国首个国家级海上风电研究与试验检测基地在福建开工建设，海上风电是实现能源低碳转型的重要战略支撑，大规模海上风力发电已成为国家能源战略发展的重要方向。基于风力海况气象数据、风机性能数据等，针对复杂多变气象和海况条件的深度耦合影响，

AI+新能源风电数据可以促进风电领域人工智能及智能运维新技术产、学、研、用协作，引领行业技术创新，助力风电人工智能及智能运维高质量发展，进一步推广人工智能、智能巡检、状态检测、在线监测、智慧运维、无损检测等方向的创新应用，如风机无人机智能巡检、风电机组智慧故障预警、基于AI技术的风电功率预测、基于AI技术的风机关键部件预测性维护等等。如果不能及时检测风机叶片的缺陷和故障隐患，提前预防故障的发生，并

本次任务为“挑选出异常的电池数据”，在训练集对数据进行分析，选取特征、训练并优化模型等，最终需要检出测试集中的异常充电数据，保证较高的检出和较低的误报，评分可以使用综合指标AUC。为了有效应对新能源汽车大数据引起的挑战，同时充分利用大数据带来的机遇，以资源统筹、共享、开放为切入点，协助有关部门建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新能源汽车科学治理方式，需紧密结合新能源汽车实际运

机器学习方法在处理复杂数据、寻找规律方面发挥重要作用，有助于解决电池管理系统(BMS)中的核心难题，如精准估算电池的充电状态(SOC)、健康状态(SOH)、优化热管理策略及有效预测电池老化进程。此外，大规模锂离子电池数据集为研究提供了丰富的实际运行数据，可用于电池健康状态估计、剩余寿命预测、故障诊断等领域，对提升电池系统的整体性能、可靠性及安全性具有重要意义。数据来源于运营车辆（当前已停产），共计

考虑到实际温度历史记录，负荷历史记录下面的8周将丢失，并需要对其进行回测，可以使用整个历史记录这8周：2005/3/6-2005/3/12、2005/6/20-2005/6/26、2005/9/10-2005/9/16、2005/12/25-2005/12/31、2006/2/13-2006/2/19、2006/5/25-2006/5/31、2006/8/2-2006/8/8、2006/11/22

发布的第一份数据包括大约2.5年的小时价格、区域和系统负荷预测数据（从2011年1月1日到2013年6月15日），以及第二天（2013年6日16日）的区域和系统负载预测，参赛者被要求预测价格。与其他三条赛道不同的是，每项任务的预测起点都向前移动，价格预测赛道的设置是为了让参赛者使用每个预测期之前的历史数据预测接下来的几天。GEFCom2014-Wind的目标是预测10个区域的风力发电24小时，这是

考虑到实际温度历史记录，负荷历史记录下面的8周将丢失，并需要对其进行回测，可以使用整个历史记录这8周：2005/3/6-2005/3/12、2005/6/20-2005/6/26、2005/9/10-2005/9/16、2005/12/25-2005/12/31、2006/2/13-2006/2/19、2006/5/25-2006/5/31、2006/8/2-2006/8/8、2006/11/22

其中train包含1065+遥感图像样张（含json标注），valid包含300+遥感图像样张（含json标注），test包含157+图像样张（含json标注），数据集未采用数据增广，可以自行划分训练集、验证集和测试集。电网智能化是电网行业的共同发展目标，高压输电塔的自动检测在电网智能化中极其重要。2023年数据显示，配电网覆盖率达到90%以上，输电塔是承载电网重要的基础设施，然而每年输电塔都会新

其中train包含17796+遥感图像样张（含xml标注），valid包含1697+遥感图像样张（含xml标注），test包含845+图像样张（含xml标注），数据集采用的数据增广方法包含对图像的边界框进行水平方向-15°至+15°和垂直方向-15°到+15°之间的随机剪切，可以自行划分训练集、验证集和测试集。通过对大规模卫星遥感图像数据进行分析，成功识别和测绘光伏发电板的分布地图，对这些数据进行

AI+新能源风电数据可以促进风电领域人工智能及智能运维新技术产、学、研、用协作，引领行业技术创新，助力风电人工智能及智能运维高质量发展，进一步推广人工智能、智能巡检、状态检测、在线监测、智慧运维、无损检测等方向的创新应用，如风机无人机智能巡检、风电机组智慧故障预警、基于AI技术的风电功率预测、基于AI技术的风机关键部件预测性维护等等。如果不能及时检测风机叶片的缺陷和故障隐患，提前预防故障的发生，并