光伏发电量预测数据集PhotovoltaicPowerGenerationPredictionDataset-fajarwibowo

数据来源：互联网公开数据

标签：光伏发电, 能源预测, 机器学习, 时间序列分析, 气象数据, 太阳能, 数据建模, 预测分析

数据概述：该数据集包含来自光伏电站的发电量及相关气象数据，用于光伏发电量的预测分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2021年10月29日。地理范围：数据覆盖的区域信息通过经纬度（Lat, Lon）体现，具体位置待定。数据维度：数据集包括发电量（Generation）、温度（Temp, Temp_m）、光照强度（Irradiance, Irradiance_m）、容量（Capacity）、经纬度（Lat, Lon）、角度（Angle）、模块（Module）等多个变量。数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和submission.csv（提交文件），便于数据处理和模型训练。来源信息：数据来源于公开的光伏发电项目，已进行初步的整理和清洗。该数据集适合用于光伏发电量预测、能源效率分析和气象因素对发电量影响的研究。

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、电力系统和气象学等领域的学术研究，如发电量预测模型、光照强度与发电效率关系分析等。行业应用：可以为光伏电站运营方、电力公司和能源咨询公司提供数据支持，特别是在发电量预测、电网负荷管理和能源规划等方面。决策支持：支持能源政策制定者和投资决策者，用于评估光伏发电项目的可行性、优化能源结构和制定能源发展战略。教育和培训：作为能源工程、数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解光伏发电系统和预测方法。此数据集特别适合用于探索光伏发电量与气象条件之间的关系，并构建预测模型，从而提升发电效率，优化能源管理。