可再生能源发电与气象数据分析数据集RenewableEnergyGenerationandMeteorologicalDataAnalysis-swapnilkumar441
数据来源：互联网公开数据
标签：可再生能源, 太阳能发电, 风力发电, 气象数据, 能源分析, 时间序列分析, 预测模型, 气候数据
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的能源发电与气象观测数据，记录了可再生能源发电量与对应时段的气象条件之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间跨度，根据数据内容推测为一段时间内的连续观测数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含气象要素，推测与特定区域的太阳能和风力发电相关。
数据维度：数据集包括时间戳（time）以及以下多项指标：光伏发电量（pv_production）、风力发电量（wind_production）、能源消耗量（consumption）、现货市场价格（spot_market_price）、1小时降水量（precip_1h:mm）、降水类型（precip_type:idx）、1小时降水概率（prob_precip_1h:p）、晴空辐射量（clear_sky_rad:W）、晴空能量（clear_sky_energy_1h:J）、散射辐射量（diffuse_rad:W）、散射辐射量（diffuse_rad_1h:Wh）、直接辐射量（direct_rad:W）、直接辐射量（direct_rad_1h:Wh）、总辐射量（global_rad:W）、总辐射量（global_rad_1h:Wh）、1小时日照时长（sunshine_duration_1h:min）、太阳方位角（sun_azimuth:d）、太阳高度角（sun_elevation:d）、低云量（low_cloud_cover:p）、中云量（medium_cloud_cover:p）、高云量（high_cloud_cover:p）、总云量（total_cloud_cover:p）、有效云量（effective_cloud_cover:p）、温度（temp）、2米相对湿度（relative_humidity_2m:p）、2米露点温度（dew_point_2m:C）、2米风速（wind_speed_2m:ms）、2米风向（wind_dir_2m:d）、10米温度（t_10m:C）、10米相对湿度（relative_humidity_10m:p）、10米露点温度（dew_point_10m:C）、10米风速（wind_speed_10m:ms）、10米风向（wind_dir_10m:d）、50米温度（t_50m:C）、50米相对湿度（relative_humidity_50m:p）、50米露点温度（dew_point_50m:C）、50米风速（wind_speed_50m:ms）、50米风向（wind_dir_50m:d）、100米温度（t_100m:C）、100米相对湿度（relative_humidity_100m:p）、100米露点温度（dew_point_100m:C）、100米风速（wind_speed_100m:ms）和100米风向（wind_dir_100m:d）。
数据格式：CSV格式，文件名可能为traincsv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据源，已进行整合和结构化处理。
该数据集适合用于能源领域和气象领域的研究与分析。
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：适用于可再生能源发电效率评估、气象条件对发电量影响的分析、能源预测模型构建等研究。
行业应用：可以为能源公司、电网运营商提供数据支持，用于优化发电策略、预测能源供应、提升电网稳定性。
决策支持：支持政府部门制定能源政策、评估可再生能源项目的可行性。
教育和培训：作为能源工程、气象学、数据科学等相关专业的教学和科研素材。
此数据集特别适合用于探索气象因素对太阳能和风力发电的影响，构建预测模型，优化能源管理和决策。
