天气预报数据平台

    羲和能源气象大数据平台自研智能数据处理算法体系。平台基于人工智能的气象数据可靠性研究和校正、基于机器学习算法的气象要素降尺度计算内核开发等多种智能算法以及高时空分辨率广域风电和光伏出力时序生成技术，完成基于高分辨率气象数据同化和风光水电等新能源发电精细建模的全球能源大数据生成技术框架。进而建成的数据平台可对气象数据进行处理，生成发电功率曲线，进行特征向量的选择、模型优化和功率预测。平台支持自定义光伏风电组件为模拟不同光伏发电、风力发电设备特性，平台支持高精度、多参数的自定义建模。用户可以自行上传光伏组件、逆变器参数表格，平台根据参数自动生成经济系统配置方案，并给出系统接入初步方案。风电方面，用户可以自由设置风机的风速/功率曲线，生成自定义的风机模型。平台界面简洁交互良好平台界面简洁，操作简单，逻辑清晰。数据类型明确，下载后数据采用CSV格式，便于科研、设计、咨询等专业人员使用。同时平台支持数据API接口传输，便于其它展示平台、第三方软件的批量读取和联合使用。 羲和能源大数据平台用户在风电方面，可以自由设置风机的风速/功率曲线，生成自定义的风机模型。天气预报数据平台

   气象数据预测具有许多优势。首先，它可以提供准确的天气预报，帮助人们提前做好准备。无论是决定穿什么衣服，还是计划户外活动，都可以根据天气预报做出明智的决策。其次，气象数据预测可以帮助农民、渔民等从事农业和渔业的人们制定合理的决策。他们可以根据天气预报来决定何时播种、何时收获，以及何时出海捕鱼，从而提高产量和效益。此外，气象数据预测还可以用于城市规划和建筑设计。通过了解未来的气候情况，城市规划者和建筑师可以更好地选择合适的材料和设计方案，以提高建筑物的耐久性和能源效率。总之，气象数据预测的优势在于它可以为人们提供准确的天气信息，帮助人们做出明智的决策，并在各个领域中提高效率和效益。羲和平台能够下载全球任意单点位置或地域平均统计的历史40年至未来7日预测的11种气象小时级数据，对于需要气象预测数据解决各类问题的社会各界提供帮助。陕西气候数据羲和能源气象大数据平台可以实现用户根据选择的坐标以及近十年的气象数据生成一份该位置的资源评估报告。

    天气湿度预测数据对社会有着重要的影响和意义。湿度预测数据对农业和食品生产至关重要。农作物的生长和发育受湿度影响，适宜的湿度条件有助于提高农作物产量和质量。通过湿度预测数据，农民可以更好地安排灌溉、施肥和农作物管理，以确保农作物得到适当的水分供应。湿度预测数据对于自然灾害的预警和应对至关重要。湿度预测数据也可以用于预测和监测干旱、风暴和台风等天气现象，提供及时的警报和指导。湿度对人体健康和舒适度有着重要影响。高湿度环境容易导致不适和健康问题。低湿度环境则可能导致皮肤干燥、喉咙痛和眼睛刺痛等问题。通过湿度预测数据，人们可以提前了解天气状况，采取相应的措施，以保持健康和舒适。湿度预测数据对能源管理也非常重要。湿度影响空调和加热系统的效率，高湿度会增加空调的负荷，低湿度则会增加加热系统的负荷。通过湿度预测数据，能源供应商和消费者可以更好地调整能源使用，提高能源利用效率，降低能源消耗和成本。综上所述，湿度预测数据对于社会的农业生产、自然灾害预警、健康和舒适度以及能源管理等方面具有重要的意义。它为决策者、农民、公众和企业提供了有价值的信息，帮助他们做出更明智的决策和行动。

    “碳达峰碳中和”的推进离不开森林植被和农作物的对碳的吸收。同样，森林资源类专业、农业发展与降水、气温、光照等气象数据联系紧密，海水、湖泊、湿地等对二氧化碳的固定能力也与气象条件高度相关。因此，开展农业、林业及地球大气、生态研究需要气象数据支撑，并以此为基础开展碳中和实施研究。由此可见，地理位置、精确到小时甚至分钟级的气象数据、风光发电数据、地理数据是高等院校、研究机构开展“碳中和”专业研究必需“数据原料”。羲和能源集成数据科研平台能够为高校师生提供全球历史任意位置历史40余和未来7日内预测的高精度、小时级多种气象数据，及以此为基准生成的风电、光伏发电功率数据。同时还可以提供气象数据图谱、风光资源图谱、气象演变动态展示、可再生能源发展量化评估等功能。同时还可以提供不同位置的地理信息数据。通过对数据的处理分析计算，平台还可以提供地区新能源资源分析、光伏倾角优化、光伏电站系统方案设计功能，能够支撑双碳相关“产学研”发展。 羲和平台为高校研究院、新能源企业等机构提供精确地理位置、精确到小时甚至分钟级的气象、风光发电等数据。

    法向直接辐射是指太阳辐射在垂直于太阳光线方向上的能量流密度。测量法向直接辐射的常用方法包括以下几种，日晷，日晷是一种利用太阳光影的仪器，通过观察太阳光影的位置和角度来估算法向直接辐射的强度。日晷通常由一个垂直的棍子和一个水平的刻度板组成，当太阳光照射到棍子上时，棍子的影子会落在刻度板上，通过读取影子的位置可以推算出太阳的高度角，进而估算法向直接辐射。日照计，日照计是一种用于测量太阳直接辐射的仪器。它利用一个平面接收器来测量太阳直接辐射的能量。日照计通常包括一个接收器和一个记录仪，接收器会测量太阳辐射的能量，并将数据传输给记录仪进行记录和分析。太阳能辐射计，太阳能辐射计也可以用于测量法向直接辐射。它通常包括一个太阳能电池和一个测量仪表，太阳能电池会转换太阳辐射的能量为电信号，测量仪表会显示太阳辐射的强度。卫星观测，卫星可以通过观测太阳辐射的反射或发射来推断法向直接辐射。卫星会测量地表的辐射特征，如反射率、亮温等，通过分析这些特征可以推算出法向直接辐射的强度。这些方法可以根据具体需求和测量条件选择合适的方法进行测量。在气象观测站、太阳能发电站、科研实验室等领域都可以进行法向直接辐射的测量。 平台与美国国家航天局、欧洲中期天气预报中心、德国气象局等气象平台合作并根据数据网格对数据优化融合。气温数据功率

羲和能源气象大数据平台是集历史及预测气象数据、新能源发电功率等多功能于一体的大数据平台。天气预报数据平台

    大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。“大数据的中心点就是预测”,天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向相关部门提供决策服务，面向公众提供气象预报服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的数据整合，气象大数据数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 天气预报数据平台