太阳能发电预测数据库DeepSolarDatabase-sonikumar
数据来源：互联网公开数据
标签：太阳能发电，数据集，时间序列，机器学习，可再生能源，数据分析，绿色能源，预测模型
数据概述：该数据集包含来自Deep Solar项目的太阳能发电数据，记录了不同地区太阳能发电系统的发电量和相关环境数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个地区的太阳能发电站，包括美国，欧洲和亚洲的部分国家。
数据维度：数据集包括太阳能发电量，气象数据（如温度，湿度，日照时长），地理位置，发电系统参数（如光伏板面积，倾斜角度）等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Deep Solar项目的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于可再生能源领域的研究和应用，特别是在太阳能发电预测，时间序列分析和机器学习模型训练等方面具有重要应用价值。
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：适用于太阳能发电预测，环境影响分析等研究，如发电量的影响因素分析，气候条件对发电量的影响等。
行业应用：可以为能源公司，光伏系统开发商等提供数据支持，特别是在发电预测，系统优化和资源管理方面。
决策支持：支持能源市场的预测和策略优化，帮助相关领域制定科学的发电计划和资源分配。
教育和培训：作为可再生能源，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索太阳能发电预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的发电量预测，优化发电系统性能和资源管理，提高能源利用效率。
