太阳能发电量预测数据集-aswin046
数据来源：互联网公开数据
标签：太阳能，发电量，数据集，能源，预测，机器学习，可再生能源，气候数据
数据概述： 该数据集包含太阳能发电量数据，记录了不同地区太阳能发电厂的发电情况。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2006年至2016年。
地理范围： 数据覆盖了美国多个州的太阳能发电厂，包括加利福尼亚州，亚利桑那州等。
数据维度： 数据集包括每日或每小时的发电量数据，气象数据（如温度，湿度，风速，日照时数等），以及发电厂的地理位置信息。
数据格式： 数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的能源数据平台和气象数据源，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源研究，电力预测和机器学习等领域，特别是在太阳能发电量预测，能源效率分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于太阳能发电量预测，能源效率分析，气候变化对能源的影响等学术研究，如预测发电量，评估发电厂的性能等。
行业应用：可以为电力公司，能源供应商和政府部门提供数据支持，特别是在电力调度，电网管理和可再生能源规划方面。
决策支持：支持能源政策制定，电网优化和投资决策。
教育和培训：作为能源工程，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解太阳能发电，电力预测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索太阳能发电量的规律与趋势，帮助用户实现准确的发电量预测，优化能源管理，促进可再生能源的发展。
