光伏电站发电量预测数据集PhotovoltaicPowerGenerationPredictionDataset-anbasukan

数据来源：互联网公开数据

标签：光伏发电, 气象数据, 发电量预测, 时间序列分析, 机器学习, 气象预测, 能源, 可再生能源

数据概述：该数据集包含来自多个光伏电站的发电量数据以及对应的气象数据，用于光伏发电量的预测研究。主要特征如下：时间跨度：数据记录了光伏电站发电量及气象数据随时间的变化。地理范围：数据覆盖了多个光伏电站，具体地理位置未明确说明，但数据涵盖了不同气象条件下的发电情况。数据维度：数据集包括“date_time”（时间戳），以及“nwp_globalirrad”、“nwp_directirrad”、“nwp_temperature”、“nwp_humidity”、“nwp_windspeed”、“nwp_winddirection”、“nwp_pressure”等数值天气预报（NWP）数据，以及“lmd_totalirrad”、“lmd_diffuseirrad”、“lmd_temperature”、“lmd_pressure”、“lmd_winddirection”、“lmd_windspeed”等地面气象数据，以及“power”（发电量）等关键变量。数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。此外，还包含npz、txt、pdf等格式的文件，可能包含了中间计算结果、辅助信息或额外的数据。来源信息：数据来源于光伏电站的实际观测数据和数值天气预报模型数据，已进行标准化处理。该数据集适合用于光伏发电量预测、气象数据分析和时间序列建模。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于可再生能源、气象学、电力系统等领域的学术研究，如光伏发电量预测模型开发、气象数据对发电量的影响分析等。行业应用：可以为电力公司、能源供应商、光伏电站运营方提供数据支持，特别是在发电量预测、电网负荷预测、能源调度优化等方面。决策支持：支持能源规划、投资决策、电网稳定性和可靠性评估。教育和培训：作为能源工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解光伏发电原理和预测方法。此数据集特别适合用于探索光伏发电量与气象因素之间的关系，构建预测模型，从而优化能源管理和提高发电效率。