时间序列光伏发电功率预测数据集TimeSeriesPhotovoltaicPowerPredictionDataset-laurich

数据来源：互联网公开数据

标签：光伏发电, 功率预测, 时间序列, 能源, 机器学习, 数据分析, 电力系统, 预测模型

数据概述：该数据集包含来自光伏发电系统的时间序列数据，记录了光伏发电的功率输出情况。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据结构推测为一段时间内的连续观测数据。地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟或分析任何光伏发电系统的功率输出特性。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件可能代表特定时间段或特定条件下的功率输出数据，数据项包含多个数值，代表光伏发电功率随时间的变化。数据格式：CSV格式，每个CSV文件包含多列数值，可能代表不同时间点的功率输出值。文件命名方式如“1011-1.csv”、“1012.csv”等，可能代表不同的观测批次或时间段。来源信息：数据来源未明确，但可用于光伏发电功率预测模型的训练与测试。

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：适用于光伏发电功率预测、时间序列分析、能源系统建模等领域的学术研究，如探索不同时间尺度下的功率波动规律、评估预测模型的性能等。行业应用：可以为电力行业、新能源行业提供数据支持，特别是在光伏电站的发电量预测、电网调度、能源管理等方面。决策支持：支持能源规划、电力系统优化、投资决策等方面的决策制定。教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、能源系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解光伏发电的特性和预测方法。此数据集特别适合用于探索光伏发电功率的时间序列特征，构建和评估各种预测模型，从而实现对光伏发电功率的精准预测和优化管理。