Desert Knowledge Australia Solar Centre PV Power Data|太阳能发电数据集|环境监测数据集

该数据集包含来自澳大利亚Alice Springs的Site 7的太阳能发电数据，包括有功功率（AP，kW）、历史温度（T，℃）、相对湿度（RH，%）、全球水平辐照度（GHI，Wh/m²）和漫射水平辐照度（DHI，Wh/m²）。

原始信息汇总

数据集概述

数据来源

• 数据来源：the Desert Knowledge Australia Solar Centre
• 具体站点：Site 7 in Alice Springs, Australia (纬度: -23.76, 经度: 133.87)

数据内容

• 输入变量：
  • 有功功率 (AP, kW)
  • 历史温度 (T, ℃)
  • 相对湿度 (RH, %)
  • 全球水平辐照度 (GHI, Wh/m²)
  • 散射水平辐照度 (DHI, Wh/m²)

数据分布

• 数据分布图：

实验结果

• 评估指标：MAE, RMSE, R², MBE
• 季节性比较：

季节	模型	MAE	RMSE	R²	MBE
春季	提出的模型	0.1335	0.3406	0.9646	0.0006
	iTransformer	0.1455	0.3448	0.9637	0.0004
	LSTM	0.1448	0.3542	0.9617	0.0387
夏季	LSTM-iTransformer	0.0517	0.1153	0.9966	-0.0047
	iTransformer	0.0591	0.1316	0.9956	-0.0062
	LSTM	0.0533	0.1278	0.9956	-0.0052
秋季	LSTM-iTransformer	0.0986	0.2574	0.9761	0.0258
	iTransformer	0.1073	0.2805	0.9716	0.0106
	LSTM	0.1182	0.323	0.9623	0.0373
冬季	LSTM-iTransformer	0.0428	0.1717	0.9913	0.0126
	iTransformer	0.0468	0.1806	0.9903	0.0032
	LSTM	0.0473	0.1907	0.9892	0.0115

• 雷达图：

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于澳大利亚沙漠知识太阳能中心（Desert Knowledge Australia Solar Centre）提供的太阳能发电数据，具体来自Alice Springs的Site 7。数据集包含了多个关键变量，如有效功率（AP，kW）、历史温度（T，℃）、相对湿度（RH，%）、全球水平辐照度（GHI，Wh/m²）和散射水平辐照度（DHI，Wh/m²）。这些数据通过详细的测量和记录，确保了数据的高质量和准确性，为后续的太阳能发电预测模型提供了坚实的基础。

特点

该数据集的显著特点在于其多维度和高频率的数据记录，涵盖了太阳能发电过程中的多个关键环境因素和发电参数。此外，数据集的时间跨度覆盖了四个季节，能够有效捕捉到季节性变化对太阳能发电的影响，为模型训练提供了丰富的时序信息。通过这种全面的数据记录，研究者能够更精确地分析和预测太阳能发电的动态变化。

使用方法

使用该数据集时，研究者可以首先加载数据并进行预处理，以确保数据的完整性和一致性。随后，可以利用这些数据训练和验证太阳能发电预测模型，如iTransformer和LSTM等。通过对比不同模型的性能指标，如MAE、RMSE、R²和MBE，研究者可以评估模型的预测精度和稳定性。此外，数据集的可视化工具如雷达图，可以帮助直观地展示模型在不同季节的表现，从而为模型的优化和改进提供指导。

背景与挑战

背景概述

随着可再生能源在电网中的整合需求日益增长，精确的光伏（PV）功率预测成为优化实时能源管理和确保能源可靠性的关键。Desert Knowledge Australia Solar Centre PV Power Data数据集由澳大利亚沙漠知识太阳能中心提供，主要研究人员通过该数据集探索了光伏功率预测中的复杂关系和多变量数据交互问题。该数据集的创建旨在解决现有模型在捕捉目标变量与协变量之间复杂关系以及时间动态与多变量数据交互方面的不足，从而提升预测精度。该数据集的发布为光伏功率预测领域的研究提供了宝贵的资源，推动了相关技术的进步。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：1) 如何有效捕捉光伏功率生成中的季节性变化，这是由于不同季节的气候条件对光伏功率的影响显著不同；2) 如何处理和融合多变量数据，以提高预测模型的准确性；3) 如何设计模型结构以适应复杂的时间动态和多变量交互。此外，数据集的实际应用中还需解决数据质量、数据稀疏性以及模型泛化能力等问题，以确保在不同环境和条件下都能实现高精度的光伏功率预测。

常用场景

经典使用场景

在太阳能发电领域，Desert Knowledge Australia Solar Centre PV Power Data数据集的经典使用场景主要集中在光伏发电功率的预测。通过分析历史温度、相对湿度、全球水平辐照度和散射水平辐照度等关键变量，研究人员能够构建复杂的模型，以捕捉这些变量与光伏发电功率之间的复杂关系。这种预测不仅有助于优化电网的实时能源管理，还能确保在能源需求不断增加的情况下，维持能源的可靠性。

实际应用

在实际应用中，Desert Knowledge Australia Solar Centre PV Power Data数据集被广泛用于优化太阳能发电站的运营。通过精确预测光伏发电功率，能源管理者能够更有效地调度资源，确保电网的稳定运行。此外，该数据集还支持智能电网的发展，通过实时调整发电策略，减少能源浪费，提高能源利用效率。这些应用不仅提升了能源系统的可靠性，还促进了可再生能源的广泛采用。

衍生相关工作

基于Desert Knowledge Australia Solar Centre PV Power Data数据集，衍生出了多项经典工作。例如，研究人员开发了结合iTransformer和LSTM的混合模型，显著提升了光伏发电功率的预测精度。此外，该数据集还启发了对Kolmogorov–Arnold网络（KAN）在能源预测中的应用研究，进一步推动了复杂系统建模技术的发展。这些工作不仅在学术界产生了深远影响，也为工业界提供了实用的解决方案。