太阳能发电预测数据集SolarPowerGenerationPredictionDataset-ndohmoise
数据来源:互联网公开数据
标签:太阳能, 光伏发电, 气象数据, 预测模型, 能源分析, 时间序列, 气象监测, 数据挖掘
数据概述:
该数据集包含太阳能发电相关的气象与发电量数据,用于太阳能发电预测模型的构建与分析。主要特征如下:
时间跨度:数据未标明具体时间范围,但包含时间戳信息,可以用于时间序列分析。
地理范围:数据未明确指出具体地理位置,但包含反映气象条件的数据,如温度、湿度等。
数据维度:数据集包括多个关键特征,如UNIX时间戳、日期时间、辐射强度、温度、气压、湿度、风向(角度)、风速、日出时间、日落时间。
数据格式:CSV格式,文件名为SolarPrediction.csv,便于数据处理和分析。
来源信息:数据来源于公开渠道,具体来源未明确说明,但数据经过整理,便于用于建模和分析。
该数据集适合用于太阳能发电预测、能源效率分析和气象数据分析等领域。
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、气候变化、电力系统等领域的研究,例如太阳能发电量预测、光伏电池性能评估等。
行业应用:为太阳能发电站、能源公司、电网运营商提供数据支持,用于优化发电计划、提高能源利用效率等。
决策支持:支持能源政策制定、投资决策和市场预测,帮助相关机构更好地规划和管理太阳能资源。
教育和培训:作为能源工程、数据科学、机器学习等课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解太阳能发电相关知识。
此数据集特别适合用于构建太阳能发电预测模型,分析气象因素对发电量的影响,从而提升能源系统的效率和可靠性。