光伏发电站环境与发电量数据集_Photovoltaic_Power_Station_Environment_and_Power_Generation_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：光伏发电, 可再生能源, 环境监测, 气象数据, 功率预测, 机器学习, 时间序列分析, 能源效率
数据概述：
该数据集包含来自光伏发电站的环境监测数据和发电量记录，用于分析环境因素对发电效率的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年至2017年。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为特定光伏发电站。
数据维度：数据集包含多个环境参数和发电相关指标，主要包括：
RefCell1_Wm2_Avg_x, RefCell2_Wm2_Avg：参考电池的辐射强度。
AmbTemp_C_Avg：环境温度。
WindSpeedAve_ms, WindDirAve_deg, WindDirStdDev_deg, WindSpeed_ms_Max：风速、风向及相关统计量。
RefCell1_Wm2_Avg_y：另一组参考电池的辐射强度。
Day sin, Day cos, Year sin, Year cos：日周期和年周期的正弦余弦值，用于时间序列分析。
Wx, Wy：气象数据，可能与风速或风向有关。
RTD_avg：平均温度。
Angle_degrees：倾斜角度。
Pyra_Wm2_Avg：平均辐射强度。
power generated：发电量。
数据格式：CSV格式，分别对应2015年、2016年和2017年的数据文件(m2015.csv, m2016.csv, m2017.csv)，便于时间序列分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但经过了整理和结构化，便于分析。
该数据集适合用于光伏发电站的发电量预测、环境因素对发电效率的影响研究等。
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：适用于可再生能源领域的研究，如光伏发电站的发电效率评估、环境因素对发电量的影响分析等。
行业应用：为光伏电站的运营和维护提供数据支持，如发电量预测、设备故障预警等。
决策支持：支持能源规划和政策制定，例如优化光伏电站的选址、提高能源利用效率。
教育和培训：作为能源工程、环境科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解光伏发电的原理和影响因素。
此数据集特别适合用于探索光伏发电站的发电规律，优化发电策略，提高能源利用效率，并为未来的光伏电站设计和运营提供参考。
