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羲和能源大数据平台基础数据高精度、高质量。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，引入多种气象数据源，并根据自有数据网络对气象数据进行优化融合。通过与Solargis、Meteonorm等国际知晓气象软件对比，基于人工智能和深度学习算法研发了气象要素降尺度计算内核，实现了平台气象软件准确度高，空间精确度更有优势。羲和能源大数据平台实现数据本地化存储，读写速度高。目前，本平台拥有数百TB原始气象数据，通过数据本地化存储和智能压缩检索技术，实现毫秒级速度读写和提取，可以为用户提供高速度、高带宽、大批量数据下载、提取、展示功能，然后通过可下载的图表或API接口满足用户对于数据下载的需求。 羲和平台可基于气象数据，模拟预设或还原风力/光伏发电场的历史发电功率曲线，提供精确的小时级功率曲线。海南数据
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。辽宁辐照数据羲和能源气象大数据平台试用不收取费用。
降雨量数据查询方面，我们具有较多优势。我们采用气象监测技术和数据分析算法，确保所提供的降雨量数据具有高精度和可靠性。我们的数据来源较多，包括气象站、卫星遥感和气象模型等多种渠道，以确保数据的准确性。我们的数据会进行实时更新，保持与气象观测数据同步。您可以随时获取降雨量信息，及时了解降雨情况，做出相应的决策和应对措施。我们的产品提供多维度的降雨量数据分析，包括降雨强度、降雨时长、降雨范围等信息。这些数据可以帮助您深入了解降雨的特征和趋势，为您的决策提供参考。我们提供直观、易于理解的数据可视化展示，以图表、图像等形式呈现降雨量数据。这样您可以更直观地观察和比较不同地区、不同时间段的降雨情况，更好地理解降雨的分布和变化规律。
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。 羲和能源大数据平台更名为羲和能源气象大数据平台。
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气象数据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。海南数据
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。 海南数据
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