SDWPF（百度 KDD Cup 2022 完整版）

SDWPF（Spatial Dynamic Wind Power Forecasting）数据集由百度研究院于 2022 年发布，用于支持 KDD Cup 2022 竞赛。数据集包含来自龙源电力集团（亚洲最大风电运营商）某大型风电场 134 台风机约 245 天的 SCADA 时序数据，采样间隔 10 分钟，共超过 470 万条记录。其核心特色在于同时提供：①每台风机精确的二维空间坐标，②多种外部气象变量（风速、风向、外部温度），③多种内部状态变量（机舱温度、偏航角、桨距角），支持对风机群在时空两个维度上的联合建模。SDWPF 是迄今最具代表性的大规模空时风电预测基准数据集，在 2023–2025 年间被大量图神经网络、时空 Transformer 以及大模型微调研究引用，Semantic Scholar 显示引用超过 200 篇。KDD Cup 2022 共吸引超过 2400 支国际参赛队伍，各竞赛方案论文大量涌现。

公开规模最大的风电时空预测集，适合时空 GNN。

• SDWPF Scientific Data
  Scientific Data, 2024
• SDWPF arXiv
  arXiv, 2022

• GSTAformer: Graph-Guided Spatio-Temporal Autoformer for Mid-Term Wind Power Forecasting
  Energies (MDPI), 19(1):254, 2025 — Various authors
  图引导时空 Autoformer，在 SDWPF 上 24 h MSE=0.7480、MAE=0.6362
• Enhancing spatiotemporal wind power forecasting with meta-learning in data-scarce environments
  Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025 — Various authors
  元学习 + 时空建模，研究 SDWPF 小样本场景下的迁移能力
• A graph attention network with spatio-temporal wind propagation graph for wind power ramp events prediction
  Renewable Energy, 236:121280, 2024 — Peng Xinghao, Li Yanting, Tsung Fugee
  将风传播图引入 GAT，专注于 SDWPF 上的风电爬坡事件预测
• Fine-Tuning Pre-trained Large Time Series Models for Prediction of Wind Turbine SCADA Data
  arXiv 2024, 2024 — Various authors
  将 Timer 等大时序预训练模型在 SDWPF SCADA 数据上进行微调，代表 LLM for SDWPF 方向
• Long-term Wind Power Forecasting with Hierarchical Spatial-Temporal Transformer
  IJCAI 2023, 2023 — Yang Zhang, Lingbo Liu, Xinyu Xiong, Guanbin Li, Guoli Wang, Liang Lin
  提出 HSTTN，沙漏形编解码器+跳跃连接，在 SDWPF 上达到 SOTA 长期预测性能
• BUAA_BIGSCity: Spatial-Temporal Graph Neural Network for Wind Power Forecasting in Baidu KDD CUP 2022
  KDD Workshop (Baidu KDD Cup 2022), 2023 — Jiawei Jiang, Chengkai Han, Jingyuan Wang
  以 AGCRN + MTGNN 时空图网络为基础模型，5 折交叉验证训练，竞赛 3 名方案代表性工作
• KDD CUP 2022 Wind Power Forecasting Team 88VIP Solution
  arXiv (KDD Cup 2022 竞赛方案), 2022 — Fangquan Lin, Wei Jiang, Hanwei Zhang, Cheng Yang
  梯度提升+RNN 集成方案，特征工程完整，代表竞赛期工程实践类最佳方案之一

• Figshare 24798654