海南光伏数据哪里下载

时间:2024年04月07日 来源:

    气象数据统计分析是指对气象数据进行统计、图形化展示和数值表示,从而不断探索和提取气象特征信息的过程。气象数据统计分析一般以下几个步骤:第一步,建立气象数据统计分析模型,即定义气象数据变量的概念、属性、分类标准,并给出分析变量的数据源及测量渠道;第二步,收集气象数据,采集实际气象数据,以及相关历史资料;第三步,清洗气象数据;第四步,分析气象数据,例如均值、方差、标准差、max数值、min数值、极差等;在上述步骤完成后,使用合理有效的统计方法,对气象数据进行可视化分析或机器学习分析以及其他发现时空格局或趋势的方法,以便研究隐藏的气象知识,得出气象状态的规律性及特点。为模拟不同光伏发电、风力发电设备特性,羲和能源气象大数据平台支持高精度、多参数的自定义建模。海南光伏数据哪里下载

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    在气候雄心峰会上,中国进一步宣布:到2030年,中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65%以上,非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右,森林蓄积量将比2005年增加60亿立方米,风电、太阳能发电总装机容量将超过12亿千瓦。我国碳中和的底气和信心源自广袤国土面积及丰富的“风光”资源,是颠覆性的零碳能源的一次改变,不同于改进型的能效提升技术。目前在中国能源结构中,化石能源(煤炭、石油、天然气)消耗总量超过80%。在“碳中和”目标下,以可再生能源为主的能源格局重构必然是大势所趋。风电、光伏发电与地区气象数据高度相关,其发电的稳定性、可靠性和充裕性也取决于地区风速、辐照、温度、降水等气象数据变化。因此,开展高比例“可再生能源”为主的能源系统研究,需要准确的气象数据为基础。与此同时,经济社会生产生活也与气温、降雨等气象数据高度相关,能源消费强度和二氧化碳排放强度与气象数据存在较强联系。庞大且可信度高的气象数据分析和气象数据预测是能源消费、社会碳排放的重要研究基础。 气候数据历史数据降水量是指从天空降落到地面上的液态或固态(经融化后)水,未经蒸发、渗透、流失,在水平面上积聚的深度。

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    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。

羲和能源气象大数据平台汇集了庞大的气象数据,包括全球各地的温度、湿度、风速、降水量等多种气象参数。这些数据量庞大且多样化,通过数据采集和处理技术,得以实时、准确地记录和分析。气象数据庞大的特点使得羲和能源气象大数据平台成为了一个强大的信息资源库。这些数据不仅来自气象局、卫星和雷达等渠道,还包括国外气象相关数据库等来源。通过整合和分析这些数据,羲和能源气象大数据平台能够提供天气预报和气象分析,为用户提供准确的决策依据。羲和平台通过定制API接口,自动读取用户所需数据,便于与其它平台、软件等数据协同。

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  大数据技术在气象灾害监测和预警中具有重要应用。

  大数据技术可以实时收集、处理和分析各种气象数据,通过对这些数据的实时监测和分析,可以识别出潜在的气象灾害风险,如暴雨、台风、洪水等;通过不断比对实时数据和模型预测结果,可以及时发出相应的灾害预警,帮助人们做好防范和应对准备。通过建立统一的数据平台和共享机制,将各个观测站、气象部门和应急管理机构的数据整合起来,并将预警信息传递给相关的利益相关方和公众。这样可以提高预警信息的覆盖范围和准确性,帮助人们及时做出应对决策。 法向直接辐射指在与太阳光线垂直的平面上接收到的直接辐射。江西辐照数据下载

地表水平辐射是指射入地表单位水平表面的太阳辐射总量。海南光伏数据哪里下载

羲和能源气象大数据平台由南京图德科技有限公司开发,于2022年2月上线运行。平台能够实时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,及以此为基准生成的风电、光伏发电功率数据。同时还可以提供多种地理信息数据和260余种更多属性数据定制下载。平台与美国国家航天局(NASA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和德国气象局(DWD)等多家气象数据平台合作并根据自有数据网格对气象数据进行优化融合。同时,基于人工智能和机器学习算法研发了气象要素降尺度计算内核,实现数据精度大幅提升。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及光伏项目建议书一键生成等功能。平台包括地理位置选择板块、气象数据板块、风力发电数据板块、光伏发电数据和光伏项目建议书板块、地理信息板块。平台提供定制化API接口,为气象、新能源数据提供实时数据传输服务。同时,平台个人中心提供充值、自定义风光建模、学生证折扣认证等功能。海南光伏数据哪里下载

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