可再生能源预测气象数据时序数据集RenewableEnergyForecastingMeteorologicalTimeSeriesData-arunachermadurai
数据来源：互联网公开数据
标签：太阳能预测, 风能预测, 气象数据, 时序分析, 机器学习, 气候建模, 能源行业, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的气象数据，记录了多个气象指标的时间序列，为可再生能源预测提供基础。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始时间为2019年1月1日，数据未明确截至时间，但包含了完整的时间序列。
地理范围：数据未明确地理位置，但从数据特征推断，可能与太阳能或风能发电场相关的地区。
数据维度：数据集包含多个气象指标，包括：年、月、日、小时、分钟、云类型、露点、温度、气压、相对湿度、太阳高度角、可降水水汽、风向、风速、填充标志、晴空直接水平辐射(DHI)、晴空直接法向辐射(DNI)和晴空总水平辐射(GHI)。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv等文件，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开气象数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于太阳能和风能发电功率预测，以及其他与气象相关的时序分析研究。
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：适用于可再生能源预测、气候变化研究、以及时序数据分析的学术研究。
行业应用：为太阳能和风能发电企业提供数据支持，用于优化发电功率预测模型，提高能源利用效率。
决策支持：支持能源管理部门进行能源规划和调度，以及电网负荷预测。
教育和培训：作为能源工程、气象学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解气象数据在能源领域的应用。
此数据集特别适合用于探索气象因素对可再生能源发电的影响，并构建预测模型，以实现对发电量的精准预测和优化。
