Historical Hourly Information of Four European Wind Farms for Wind Energy Forecasting and Maintenance

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Para una compañía eléctrica, resulta crucial disponer de una previsión precisa de la producción eléctrica esperada y del mantenimiento de sus parques eólicos. Esta información es esencial para operar en varios de los mercados existentes, como el Operador del Mercado Ibérico de Energía—Polo Español (OMIE), el Polo Portugués (OMIP) y el mercado eléctrico ibérico entre el Reino de España y la República Portuguesa (MIBEL), entre otros. La precisión de estas previsiones resulta vital para estimar los costes y beneficios de la gestión de la electricidad. Este artículo explica el proceso de creación del conjunto de datos completo, que incluye la adquisición de la información horaria de cuatro parques eólicos europeos, así como una descripción de la estructura y el contenido del conjunto de datos, que abarca 2 años de información horaria. Los parques eólicos se encuentran en tres países: Auvernia-Ródano-Alpes (Francia), Aragón (España) y la región del Piamonte (Italia). El conjunto de datos se construyó y validó siguiendo la metodología CRISP-DM, garantizando un enfoque estructurado y replicable para el procesamiento y la preparación de los datos. Para confirmar su fiabilidad, el conjunto de datos se probó mediante un modelo predictivo básico, demostrando su idoneidad para la previsión de energía eólica y la optimización del mantenimiento. El conjunto de datos presentado está disponible y accesible para mejorar la previsión y la gestión de parques eólicos, especialmente para la detección de averías y la elaboración de un plan de mantenimiento preventivo. Conjunto de datos: DOI: 10.5281/zenodo.10846754. URL: https://zenodo.org/records/1084674 (consultado el 17 de marzo de 2025). Licencia del conjunto de datos: CC-BY-4.0. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]

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Publisher Copyright: © 2025 by the authors.

Citation

Sánchez-Soriano, J, Paniagua-Falo, P J & Gómez Muñoz, C Q 2025, 'Historical Hourly Information of Four European Wind Farms for Wind Energy Forecasting and Maintenance', Data, vol. 10, no. 3, 38. https://doi.org/10.3390/data10030038